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artificielle (SIA), l'objectif est d'assurer la cohérence des dispositifs existants et d'accompagner le déploiement croissant des cas d'usage IA, en tenant compte des exigences métiers, techniques, réglementaires, juridiques, sécuritaires et organisationnelles. Responsabilités principalesAnalyser et revoir les processus existants de gouvernance des systèmes d'intelligence artificielle. Recueillir, formaliser et consolider les exigences métiers et techniques relatives à la gouvernance de l'IA. Assurer l'alignement des différentes parties prenantes autour d'une cible commune et d'une trajectoire de mise en œuvre à court et moyen terme. Contribuer à la structuration et à l'amélioration des processus de gouvernance des données et des systèmes d'intelligence artificielle. Accompagner les équipes dans l'appropriation des dispositifs de gouvernance et dans la mise en œuvre des bonnes pratiques. Faciliter la coordination entre les parties prenantes métiers, techniques, risques, juridique, sécurité et ressources humaines. Livrables attendusDéfinition des processus cibles de gouvernance des systèmes d'intelligence artificielle. Élaboration d'une trajectoire de déploiement à court et moyen terme. Formalisation de plans d'action détaillés et d'une feuille de route. Production de supports de sensibilisation, de documentation et d'accompagnement des équipes.

Contexte : Rejoignez un programme stratégique au cœur de la transformation de la Santé et de l'AssuranceVous souhaitez piloter des initiatives à fort impact mêlant transformation métier, intelligence artificielle, data et innovation ? Nous recherchons un(e) Directeur(rice) / Manager Senior Transformation Santé & Assurance capable d'accompagner des programmes stratégiques depuis leur conception jusqu'à leur déploiement opérationnel. Ici, il ne s'agit pas de développer des solutions ou de produire des modèles de data science, mais de définir la vision, structurer les projets, embarquer les parties prenantes et garantir la création de valeur pour les métiers. Vos missions :Définir et piloter la stratégie de transformation sur des programmes Santé, Assurance ou Protection Sociale. Recueillir et challenger les besoins métier afin de les traduire en spécifications fonctionnelles détaillées. Construire des business cases solides et mesurer la valeur générée. Animer les instances de gouvernance auprès des directions métier, IT et sponsors exécutifs. Coordonner les équipes internes, cabinets de conseil, intégrateurs et partenaires externes. Superviser le déploiement de solutions digitales, data et IA. Définir les règles de gouvernance IA, les critères de succès, les mécanismes de contrôle et les niveaux de supervision humaine. Accompagner la conduite du changement et l'adoption des nouvelles solutions. Encadrer et faire monter en compétence une équipe de Business Engineers.

L'équipe IA est responsable de la plateforme transverse d'IA générative. Elle développe et opère les services mutualisés nécessaires aux usages IA : Industrialisation des patterns RAG, agents et pipelines IA LLM gateway / gestion des providers (Mistral, Azure OpenAI, Bedrock…) Gestion des clés et des accès (AI Products) Monitoring et observabilité (Langfuse, coûts, usages) L'équipe travaille en forte interaction avec MTA, IALab, GED, RPA, sécurité et architecture. Participation aux cérémonies Agile SAFe : daily, PI Planning, backlog refinement, System Demo. Objectifs et livrables Cadrer et structurer les besoins autour de la plateforme IA (IAP) et de ses capacités (LLM, RAG, agents, gateway). Recueillir et formaliser les besoins des équipes consommatrices (MTA, métiers, IT) sur : L'exposition des services IA (API, portail, self-service) Les usages des LLM (chat, agents, automatisation) Les besoins en RAG, ingestion documentaire et pipelines Traduire les besoins en spécifications fonctionnelles et d'usage : user stories, backlog produit plateforme cas d'usage IA, guidelines d'utilisation spécifications des services (API, features plateforme) Contribuer à la définition des standards d'usage de la plateforme IA : bonnes pratiques prompting, RAG, agents modèles de données et patterns d'intégration Participer à la mise en place du cadre de gouvernance IA : conformité (Charte IA, sécurité, AI Act) gestion des accès et des usages suivi des risques et des données sensibles Piloter la qualité de service et l'adoption : définition de KPIs (usage, coût, latence, qualité) suivi de l'adoption des services IAP contribution à la documentation et à l'onboarding des équipes Accompagner les équipes projets dans leur usage de la plateforme : support au cadrage des cas d'usage aide à la structuration des pipelines IA interface entre équipes techniques et métiers Forte capacité de cadrage produit plateforme et transverse Très bon niveau en recueil du besoin et animation d'ateliers complexes (multi-équipes, IT & métiers) Compréhension des concepts IA générative : LLM, RAG, agents, prompting, embeddings Vision produit plateforme : API, self-service, gouvernance, monitoring, SLA Capacité à formaliser des sujets techniques en livrables clairs : spécifications fonctionnelles use cases documentation d'usage Maîtrise des environnements Agile / SAFe (Jira, Confluence) Sens de la pédagogie, vulgarisation et accompagnement au changement Capacité à naviguer entre : enjeux techniques (plateforme, architecture) enjeux métiers (cas d'usage) enjeux conformité/sécurité Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence RAG (pipelines d'ingestion, vectorisation, recherche) Vector stores (FAISS, Qdrant, Milvus, Elastic Search) APIs et microservices (FastAPI ou équivalent) Cloud & infra (Azure, Kubernetes, AWS) Langfuse (observabilité, suivi prompts, coûts) Outils Agile (Jira, Confluence) Outils Agile (Jira, Confluence) • Intégration SI (SharePoint, GED, systèmes internes) LLM (Mistral, GPT, Claude) LiteLLM / LLM Gateway

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Anime la communauté des utilisateurs, pilote le support opérationnel et accélère l'adoption des solutions intelligentesDans le cadre du passage à l'échelle et de l'accélération de l'adoption des solutions d'intelligence artificielle au sein de ses équipes, un grand compte recherche un(e) Support Lead IA. Ton rôle sera transverse, moteur et garant de la satisfaction utilisateur : tu seras le point de contact privilégié des collaborateurs pour toutes leurs demandes liées aux outils d'IA, tout en pilotant le support opérationnel et en animant la communauté des utilisateurs. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe transverse dédiée à la transformation digitale et à l'excellence opérationnelle, au sein d'une DSI d'envergure (secteur bancaire ou financier). En prise directe avec les collaborateurs métiers, les développeurs, les administrateurs de plateformes et les équipes de gouvernance IA, tu seras au cœur du déploiement opérationnel. C'est le cadre parfait pour structurer des processus de support modernes, concevoir des bases de connaissances interactives et analyser les tendances d'usage terrain pour faire évoluer l'offre d'outils IA. Tes missions clésPoint d'Entrée, Support Opérationnel & Résolution (Mode RUN & SUPPORT) : Incarner le point d'entrée unique et privilégié des collaborateurs pour l'ensemble des questions, demandes d'accès et problématiques relatives aux outils d'IA. Accompagner les utilisateurs dans l'installation, la configuration et la prise en main des solutions d'IA d'entreprise (Copilote M365, assistants de code, plateformes LLM internes). Assurer le support de niveau N1/N2 sur les incidents d'accès, les configurations de postes, la gestion des quotas d'utilisation et les questions fonctionnelles (ServiceNow). Suivre, analyser et restituer les indicateurs clés de performance (KPIs) : taux d'adoption, délais de résolution, volume de tickets et satisfaction des utilisateurs (Power BI, Excel). Animation, Documentation & Valorisation des Usages (Mode CHANGE & CONSEIL) : Organiser et animer des démonstrations dynamiques, des ateliers de prise en main (workshops) et des sessions de sensibilisation (Teams, Klaxoon). Concevoir, enrichir et maintenir les supports d'accompagnement : foires aux questions (FAQ), tutoriels vidéo, fiches pratiques et guides d'utilisation au sein des bases de connaissances (Confluence, SharePoint). Identifier les nouveaux cas d'usage émergents sur le terrain et faire remonter méthodiquement les besoins d'évolution aux équipes en charge des produits IA. Veiller à la bonne application des règles de sécurité, de confidentialité des données et de gouvernance de l'IA auprès des utilisateurs. Ton profilFormation : Diplôme Bac+5 (Master 2, école d'ingénieurs ou de commerce) en informatique, management des systèmes d'information, ingénierie ou transformation digitale. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 5 à 8 ans en accompagnement à l'adoption d'outils digitaux, Change Management, support IT de niveau avancé ou animation de communautés technologiques en grand compte. Expertise Support & Adoption Impérative : Maîtrise des outils de gestion des services informatiques (ITSM ServiceNow) et des bases de connaissances (Confluence, SharePoint). Expérience confirmée dans la conception de supports pédagogiques et l'animation de webinaires/ateliers interactifs (Teams, Klaxoon). Pratique du pilotage par la donnée et de la création de reportings d'activité (Power BI, Excel avancé). Culture IA, Environnement & Régulation : Solide connaissance des outils d'IA générative grand public et professionnels (Copilote M365, assistants de code, interfaces LLM). Bonne compréhension des enjeux de sécurité des données, de gouvernance et de gestion des accès en environnement régulé (DSI bancaire/financière). Langues : Anglais courant indispensable (contexte international et équipes distribuées). Tes atoutsSens Aigu du Service et Empathie : Souci constant d'apporter une réponse rapide, claire et bienveillante aux utilisateurs finaux. Excellence Pédagogique et Vulgarisation : Faculté reconnue à expliquer simplement des mécanismes technologiques parfois perçus comme complexes. Rigueur et Esprit de Synthèse : Organisation méthodique dans le traitement des sollicitations et clarté dans la production des indicateurs de suivi. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Pour accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle et en faire un levier de performance, de productivité et d'innovation, notre client crée un poste d'AI Transformation Lead (H/F). Votre rôle : convertir le potentiel de l'IA en résultats concrets pour les métiers, à l'échelle de l'ensemble du groupe. Vos missions s'organisent autour de cinq axes : 1. Piloter la gouvernance IA Mettre en place un circuit de collecte, d'évaluation et de priorisation des initiatives IA, et bâtir une feuille de route commune Animer le réseau de référents IA et encourager le partage et la réutilisation des solutions entre entités Veiller à la cohérence des choix technologiques ainsi qu'au respect des exigences de sécurité, de confidentialité et d'IA responsable Suivre l'avancement des projets, les moyens engagés et les bénéfices réalisés 2. Déployer les cas d'usage à fort impact Détecter, avec les équipes métiers et les unités opérationnelles, les opportunités IA et Data Science les plus prometteuses Analyser pour chacune la valeur attendue, la faisabilité et le potentiel de duplication Gérer le portefeuille de cas d'usage, en prenant en charge directement le développement de certains d'entre eux Mesurer l'adoption et la valeur réellement générée 3. Faire adopter l'écosystème Microsoft Conduire le déploiement de Microsoft Copilot comme plateforme d'IA générative Conseiller les métiers sur Copilot Studio, Fabric, Azure, Power BI et Power Platform, en retenant l'outil le plus adapté à chaque besoin Travailler avec la DSI sur l'architecture, la sécurité et l'industrialisation, et créer des standards et des agents réutilisables Assurer une veille technologique continue 4. Faire monter les équipes en compétences et accompagner le changement Concevoir, avec les RH et la DSI, un parcours de formation adapté aux métiers et aux niveaux de maturité Proposer des formations pratiques et régulières, ancrées dans des cas d'usage concrets et un usage responsable de l'IA Soutenir les équipes les plus avancées dans la création d'agents et l'automatisation Évaluer la progression des compétences et leur traduction en usages réels 5. Fédérer compétences et partenaires Recenser et animer les talents IA et Data Science du groupe Mobiliser un écosystème de partenaires externes (éditeur, cabinets de conseil, experts) et choisir le mode de réalisation le plus pertinent Garantir le transfert de savoir-faire vers les équipes internes

Accompagner les directions métiers dans l'identification, le cadrage et la conception de projets intégrant l'intelligence artificielle, notamment générative, tout en garantissant leur cohérence avec la stratégie et l'architecture du système d'information. Le consultant viendra renforcer l'architecte d'entreprise déjà en poste, notamment sur les phases amont des projets. Responsabilités principales 1. Accompagnement des métiers et cadrage des projets IA - Recueillir et analyser les besoins des directions métiers. - Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA et de l'IA générative. - Accompagner les expérimentations et les preuves de concept (POC). - Réaliser les études d'opportunité et de faisabilité. - Évaluer les impacts organisationnels, fonctionnels et techniques. - Participer aux arbitrages sur les solutions envisagées. 2. Architecture d'entreprise et urbanisation SI - Définir les architectures cibles permettant l'intégration des solutions IA. - Garantir leur alignement avec les principes d'architecture du Groupe. - Identifier les dépendances entre applications, données, infrastructures et services IA. - Accompagner les choix de solutions et les trajectoires d'évolution du SI. - Produire les dossiers d'architecture nécessaires aux décisions. 3. Gouvernance et coordination - Participer aux comités d'architecture. - Accompagner les équipes métiers, IT, Data et Cybersécurité. - Contribuer aux principes de gouvernance des usages IA. - Identifier les risques liés à l'intégration des nouvelles technologies. Compétences attendues - Architecture d'entreprise / urbanisation SI : Indispensable - Cadrage fonctionnel et technique : Indispensable - Animation d'ateliers métiers : Indispensable - Connaissance des architectures IA / GenAI : Indispensable - Intégration SI, API et Data : Forte - TOGAF, ArchiMate ou équivalent : Appréciée - Environnement bancaire / réglementé : Apprécié - Gouvernance et sécurité IA : Appréciée Livrables possibles : notes de cadrage, études de faisabilité, cartographies SI, dossiers d'architecture, recommandations et trajectoires cibles.

Je recherche un Architecte IA & LLMOps – IA souveraine en environnement bancaire L'IA qui crée de la valeur, en toute confianceDans un secteur bancaire ultra-compétitif, la différence se joue sur la capacité à exploiter vite les données et l'intelligence artificielle, sans jamais transiger sur la sécurité, la conformité et la souveraineté. Le département AI Innovation a une ambition claire : fournir aux équipes Factory Produit des insights IA fiables et sécurisés pour concevoir des fonctionnalités à fort retour sur investissement. Je recherche l'expert qui fera passer l'IA générative du POC à la production, de l'architecture souveraine des LLM jusqu'à la mesure concrète de leur impact business. Votre missionConcevoir une IA souveraine et gouvernée Définir l'architecture souveraine des modèles LLM, adaptée aux exigences bancaires. Instaurer une gouvernance complète du cycle de vie des modèles : fine-tuning, déploiement, monitoring de la dérive et de la performance, gestion des incidents et rollback sécurisé. Transformer la donnée en décisions Construire des pipelines de scoring, des solutions RAG et des agents autonomes capables de fournir des recommandations précises aux équipes produit. Déployer les modèles en production sur Kubernetes (Helm, ArgoCD), avec un monitoring sur Prometheus, Grafana et Langfuse. Industrialiser en toute sécurité Contribuer à un pipeline CI/CD sécurisé (GitLab, Jenkins) intégrant tests d'intégration, scans de vulnérabilité, signature des artefacts et rollback automatisé. Piloter par la valeur Prioriser les features IA selon leur impact économique, leur faisabilité et la valeur client. Traduire ces priorités en user stories techniques (OpenAPI) avec critères d'acceptation, estimations et planning de sprint. Produire des tableaux de bord mensuels (Power BI, Grafana) : précision, latence, dérive, incidents de sécurité, adoption, revenu moyen par client. Présenter les analyses ROI post-déploiement aux parties prenantes. Embarquer les équipes Faciliter la collaboration entre Produit, UX et IT pour intégrer les exigences data et sécurité dès la conception. Animer des sessions « AI-Ready » et produire des supports (slides, notebooks) pour une adoption cohérente de l'IA. Votre profilVous justifiez d'au moins 8 ans d'expérience, dont 2 à 3 ans sur des projets IA/LLM déployés en production. Vous savez parler architecture avec l'IT, valeur avec le Produit et usage avec l'UX. Indispensable Maîtrise des LLM, du RAG (bases vectorielles, embeddings), du fine-tuning et des frameworks d'agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex). Solide pratique MLOps/LLMOps : Kubernetes, Helm, ArgoCD, serving de modèles, observabilité. Culture DevSecOps : CI/CD GitLab/Jenkins, sécurité de la supply chain logicielle. Python et pilotage par les KPI. Fortement apprécié Expérience dans le secteur bancaire ou financier. Connaissance des cadres réglementaires : AI Act, RGPD, DORA, exigences ACPR. Expérience des dashboards Power BI et du calcul de ROI. Savoir-être Vous êtes pédagogue, structuré et orienté résultats. Vous aimez rendre l'IA concrète, mesurable et accessible. Pourquoi nous rejoindre ?Des cas d'usage IA à fort impact, déployés en production auprès de vrais clients. Un rôle transverse et visible, au contact des équipes Produit, UX, IT et des décideurs. Un environnement technique moderne : LLM souverains, agents, Kubernetes, Langfuse, ArgoCD. La possibilité de façonner la gouvernance IA d'un acteur bancaire majeur. Envie de construire une IA utile, sûre et souveraine ?

Contexte Renforcement des équipes DSI pour industrialiser et gouverner la plateforme IA Groupe. Mission Finaliser le déploiement et la cohérence de la plateforme IA (LiteLLM, Azure AI Foundry, Langfuse, MLflow, n8n). • Concevoir et maintenir l'architecture cible de la plateforme IA. • Définir et mettre en oeuvre les principes de gouvernance IA (architecture, sécurité, conformité, éthique). • Participer aux comités de Design Authority et produire des avis d'architecture IA. • Accompagner les Business Units dans la qualification, la conception et l'évaluation des projets IA. • Définir des patterns d'architecture IA (agents, RAG, orchestration, APIs). Livrables attendus • Dossiers d'architecture (HLD / LLD). • Avis Design Authority. • Standards et patterns IA. • Contributions à la gouvernance IA Groupe

Calytis recherche un Expert IA Générative / LLM pour accompagner l'un de ses clients majeurs du secteur de la protection sociale dans un projet stratégique d'industrialisation de l'intelligence artificielle au sein de sa DSI. Votre missionVous interviendrez sur un projet ambitieux visant à intégrer durablement l'intelligence artificielle dans l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), afin d'améliorer la productivité des équipes, la qualité du code et l'automatisation des processus. Vos principales responsabilités : Concevoir et industrialiser des solutions d'IA générative intégrées aux processus de développement logiciel. Développer et déployer des agents IA, des workflows intelligents et des solutions reposant sur les LLM et le RAG. Automatiser la génération de spécifications, la documentation technique, les revues de code et les tests. Intégrer les solutions IA dans les chaînes CI/CD et les environnements Azure DevOps. Définir les standards de qualité, de sécurité et de gouvernance des solutions IA. Mettre en place des indicateurs permettant de mesurer les gains de productivité, la qualité et l'adoption des outils. Accompagner les équipes techniques dans l'appropriation et l'industrialisation de ces nouvelles pratiques. Vous êtes reconnu(e) pour : Votre autonomie et votre sens des responsabilités : vous savez prendre des initiatives, proposer des solutions et mener vos sujets jusqu'à leur aboutissement. Votre capacité d'analyse et de synthèse : vous savez prendre du recul, identifier les enjeux et transformer des problématiques complexes en solutions concrètes. Votre pédagogie et votre communication : vous savez vulgariser des concepts techniques et embarquer des interlocuteurs aux niveaux de maturité variés. Votre esprit collaboratif : vous appréciez le travail en équipe, le partage des connaissances et la transmission de votre expertise. Votre pragmatisme et votre orientation résultats : vous privilégiez les solutions utiles, mesurables et réellement exploitables. Votre curiosité et votre force de proposition : vous assurez une veille active et savez identifier les innovations pertinentes. Votre rigueur et votre fiabilité : vous êtes attentif à la qualité des livrables, au respect des engagements et aux exigences de sécurité.

Secteur : Banque Anglais : Indispensable Contexte de la missionDans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, un acteur majeur du secteur bancaire recherche 5 AI Engineers spécialisés en IA générative et agentique. Vous interviendrez sur la conception, le développement, l'intégration et le déploiement de solutions innovantes basées sur les Large Language Models (LLM) et les architectures multi-agents, en veillant à leur performance, leur fiabilité, leur sécurité et leur conformité réglementaire. Vous collaborerez étroitement avec les équipes Produit, Data, IT, Sécurité et DevOps afin de transformer les besoins métiers en solutions IA robustes et industrialisées. Missions principalesConcevoir et développer des solutions d'IA générative et agentique adaptées aux besoins métiers. Intégrer, configurer et optimiser des LLM, notamment Mistral. Concevoir et développer des agents autonomes et des systèmes multi-agents. Mettre en œuvre des workflows et pipelines d'orchestration à l'aide de frameworks spécialisés. Optimiser les performances des modèles et des prompts : prompt engineering, few-shot learning et fine-tuning. Développer des mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et des biais. Industrialiser et déployer les solutions IA en production en collaboration avec les équipes DevOps/MLOps. Mettre en place des pipelines CI/CD et contribuer à la conteneurisation et à l'orchestration des applications IA. Garantir la sécurité, la traçabilité et la conformité des solutions développées. Assurer la documentation technique et le suivi des évolutions des solutions mises en production. Compétences techniques requisesIA générative & LLM Maîtrise des LLM, notamment Mistral. Prompt engineering, few-shot learning et fine-tuning. Évaluation et optimisation des performances des modèles. IA agentique & orchestration Conception d'agents autonomes et d'architectures multi-agents. Maîtrise d'au moins un framework d'orchestration : LangChain, AutoGen ou CrewAI. Développement Excellente maîtrise de Python. Capacité à développer des pipelines techniques robustes et maintenables. MLOps / DevOps CI/CD, Docker et Kubernetes. Déploiement, supervision et monitoring de solutions IA en production. Expérience de l'industrialisation de modèles ou d'applications basés sur des LLM. Sécurité & conformité Sensibilité aux enjeux de sécurité et de gouvernance de l'IA. Connaissance du RGPD, de l'AI Act et des mécanismes de maîtrise des risques liés à l'IA.

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Développeur IA / AI Engineer spécialisé dans la conception d'agents IA, de chatbots métiers et leur intégration au système d'information. Vous interviendrez sur des sujets à fort enjeu autour des LLM, RAG, agents outillés, orchestration et industrialisation de solutions IA. Vos missionsDéveloppement d'agents IA Concevoir et développer des agents IA capables d'appeler des API, utiliser des outils internes et exécuter des actions complexes. Mettre en œuvre des workflows multi-étapes : analyse → décision → action → supervision. Développer des outils et connecteurs IA : actions, wrappers, permissions, exécuteurs d'outils. Intégrer les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance IA. Conception de chatbots et assistants métiers Développer des assistants IA pour la documentation, les workflows et la qualification documentaire. Implémenter les mécanismes de RAG, mémoire, récupération d'information et contextualisation. Concevoir des flows conversationnels complexes et optimiser les prompts. Travailler avec différents LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Améliorer l'expérience utilisateur et la qualité des interactions conversationnelles. Intégration au SI Développer des intégrations sécurisées avec les API internes et les différents systèmes métiers. Connecter les agents aux environnements ERP, GED, CRM, RPA, data lakes et outils documentaires. Concevoir des connecteurs métier et des mécanismes d'orchestration. Mettre en place une gestion fine des autorisations, de la traçabilité et des logs. Industrialisation & fiabilisation Mettre en place l'observabilité des solutions : logs, métriques, monitoring, coûts et traçabilité. Développer des tests unitaires et end-to-end pour les agents et chatbots. Contribuer à l'amélioration des frameworks et librairies IA internes. Participer aux démonstrations, PI Planning et rituels Agile. Adopter une approche DevSecOps / You Build It, You Run It. Compétences recherchéesDéveloppement Excellente maîtrise de Python, notamment FastAPI et programmation asynchrone. Bon niveau en Node.js / TypeScript. Maîtrise des architectures API-first. Expérience avec les architectures cloud, containers et CI/CD. Pratique des environnements Azure Functions. IA Générative & Agentique Expérience concrète dans la conception d'agents IA outillés et de workflows agentiques. Maîtrise d'au moins un framework : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalent. Très bonne connaissance des LLM : Mistral, GPT, Claude… Maîtrise du RAG, de la mémoire, de la contextualisation et de la reformulation. Bonne maîtrise du prompt engineering. Capacité à modéliser des workflows IA complexes répondant à des problématiques métiers. Intégration & Data Maîtrise des API REST / GraphQL. Expérience avec des systèmes documentaires, bases de données et Data Lakes. Conception et utilisation de connecteurs métier. Une connaissance de Kafka est appréciée. Cloud / DevOps / Observabilité Containers, CI/CD, Azure Functions. Grafana, Prometheus, Langfuse. Sensibilité forte aux problématiques de sécurité, audit, monitoring et traçabilité. Sécurité & gouvernanceUne bonne compréhension des enjeux liés à la sécurisation des agents IA est attendue : Gestion des permissions et autorisations d'actions. Filtrage et contrôle des commandes. Sandboxing. Traçabilité et audit. Prise en compte des contraintes SSI, DPO et gouvernance IA. ProfilNous recherchons un profil autonome, technique et orienté produit, capable de porter des sujets IA de bout en bout. Vous êtes à l'aise pour : travailler en transverse avec des équipes techniques et métiers ; vulgariser des sujets complexes autour de l'IA ; documenter vos réalisations et produire des guides/API docs ; challenger les besoins et proposer des solutions ; participer activement aux démonstrations et rituels Agile. Mots-clés : AI Engineer, GenAI, Agentic AI, Agents IA, LLM, RAG, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel, Python, FastAPI, TypeScript, API, Azure, Kafka, Langfuse, Grafana, Prometheus, DevSecOps.

Lancer l'IA conversationnelle sur les parcours de souscription digitale d'épargne d'un grand groupe bancaire français. Au sein d'une équipe produit d'une vingtaine de personnes chargée des parcours de souscription digitalisés (épargne, bancarisation), vous rejoignez une squad pluridisciplinaire de 4 personnes encadrée par un Scrum Master et une Tech Lead. Votre rôle : construire le premier agent conversationnel « Épargne » et poser les bases techniques de l'IA dans la squad. Vos principales missions : Construire les composants techniques d'un POC d'agent conversationnel et en valider la pertinence. Participer aux choix de solutions dans un environnement dont le socle se construit. Faire monter en compétences les autres développeurs de la squad sur l'IA conversationnelle. Documenter les solutions construites. Participer aux mises en production selon les pratiques DevOps (XL Release, XL Deploy). Ce que la mission vous apporte : Un projet IA à son démarrage, avec une vraie part de conception. Un rôle de référent IA dans une squad agile. Des enjeux concrets de gouvernance de l'IA en banque : traçabilité, auditabilité, sécurité des données. Environnement technique : Python, Java Spring Boot, Google ADK, LLM, agents conversationnels, LLMOps, XL Deploy, XL Release, Jenkins, Bitbucket, Agile.

Informations généralesPoste : Consultant Senior Citizen Development / Microsoft Durée : 4 mois Localisation : Paris Télétravail : 1 à 2 jours par semaine maximum Contexte de la missionDans le cadre d'un programme de démocratisation de l'intelligence artificielle, notre client a largement déployé Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio et Power Platform auprès de ses collaborateurs. Les équipes métier peuvent désormais développer de manière autonome leurs propres agents IA, applications et automatisations. L'objectif est de structurer et de sécuriser ces initiatives de citizen development en mettant en place un cadre officiel de gouvernance, de développement et de mise en production, tout en garantissant la sécurité, la protection des données et la maintenabilité des solutions. Objectifs et responsabilitésLe consultant interviendra sur la conception et la mise en œuvre opérationnelle d'un dispositif de Citizen Development couvrant plusieurs volets. 1. Gouvernance et organisation Définir les rôles et responsabilités des métiers, de la DSI, du RSSI et du DPO. Élaborer une charte de Citizen Development précisant les usages autorisés, les responsabilités et les règles de maintenance. Structurer le modèle de support (N1 métiers, N2/N3 DSI), les processus de revue et les modalités de décommissionnement. Assurer la cohérence avec les dispositifs de gouvernance IA existants. 2. Processus de déclaration et de qualification Mettre en place un formulaire centralisé de déclaration des applications et agents IA. Construire un registre des initiatives recensant les responsables, les technologies, les données utilisées et les niveaux de criticité. Définir les circuits de validation, les engagements de traitement (SLA) et les processus de qualification. 3. Critères d'éligibilité Concevoir une grille d'évaluation des projets selon leur criticité, la sensibilité des données, le nombre d'utilisateurs, les accès au SI, l'utilisation d'API et l'autonomie des agents IA. Identifier les cas exclus du Citizen Development et les orienter vers les circuits DSI adaptés. Définir les seuils nécessitant une validation renforcée par la DSI, le RSSI ou le DPO. 4. Socle technique et environnements de développement Concevoir et déployer les environnements de développement : postes administrés, sandboxes Azure via IaC et environnements Power Platform (DEV / TEST / PROD). Définir les politiques DLP, les connecteurs autorisés et les pratiques ALM. Industrialiser le provisionnement des ressources Azure : Resource Groups, RBAC via Entra, Key Vault, journalisation, suivi budgétaire et TTL. Encadrer les accès aux données et privilégier les données simulées ou anonymisées. 5. Industrialisation des mises en production Mettre en place les pipelines CI/CD et les processus d'approbation. Définir les contrôles de sécurité, de conformité, de coûts et de support avant déploiement. Encadrer les comptes techniques, les mécanismes de rollback et les procédures de décommissionnement. Empêcher les modifications directes en production. 6. Pilote et transfert de compétences Expérimenter le dispositif sur 3 à 5 cas d'usage métier. Accompagner les communautés internes de développeurs citoyens et de référents IA. Produire la documentation, former les équipes DSI et assurer le transfert vers un responsable interne.

Vos missions 1. Cadrage des besoins & dialogue métier Animer les réunions de suivi, comprendre et challenger les besoins métiers Traduire un besoin métier en spécifications techniques réalistes et en solution simple et utile Identifier les irritants, qualifier et prioriser les cas d'usage à valeur Coordonner l'ensemble des interlocuteurs 2. Animation, acculturation & innovation Animer le comité IA, un réseau de référents/ambassadeurs et une communauté d'échange Sensibiliser, former et acculturer les équipes aux usages, avantages et limites de l'IA/Data Assurer la veille technologique et expérimenter Alimenter la stratégie par une vision terrain structurée (opportunités, limites, risques) 3. Conception & déploiement de solutions IA & Data Superviser la conception, le développement, le déploiement et la maintenance des solutions IA, Data et low-code/no-code (agents, automatisations, applications web, pipelines data) Définir l'architecture IA & Data Prototyper et piloter des PoC en conditions réelles, mesurer les gains opérationnels Intégrer les solutions dans le SI existant (API, connecteurs, architectures data) 4. Sécurité, DevOps & qualité Garantir la sécurité, la qualité et la performance des solutions déployées (cybersécurité, gestion des accès, protection des données) Mettre en place les bonnes pratiques DevOps/MLOps (CI/CD, versioning, monitoring, industrialisation via Azure DevOps) Veiller à la robustesse des architectures data et à la maîtrise des flux 5. Gouvernance & conformité Participer à la définition de la gouvernance IA & Data du groupe et en assurer la cohérence transverse Veiller à la conformité RGPD, AI Act, cybersécurité et confidentialité (en lien avec DPO/RSSI) Cartographier et mutualiser les initiatives, éviter les doublons Cadrer et suivre les partenariats externes/start-ups (avec RSSI/DPO/Juridique/Achats) Un poste à fort impact stratégique sur l'IA, la Data et les métiers Une polyvalence unique : métier + technique + pilotage Un environnement tourné vers l'innovation et la montée en autonomie technique interne