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Au sein d'un grand groupe , a direction de projet organise et conduit le projet de bout en bout. Elle assume la responsabilité des différentes phases, depuis la traduction des besoins utilisateurs en spécifications fonctionnelles et techniques, jusqu'à la recette utilisateur et la mise en production. Elle dispose de connaissances suffisantes en sécurité informatique pour comprendre et challenger les membres de l'équipe projet. Prendre en charge le projet du cahier des charges à la recette utilisateur et son déploiement Suivre la conception du projet (besoin client, spécification fonctionnelle, lotissements, livrables) Piloter le projet en constituant, organisant, coordonnant et animant l'équipe projet selon le cahier des charges (demande du client, budget, délais) Livrer le projet au niveau de qualité attendu par le client Assurer le suivi auprès des clients Communiquer sur la solution mise en oeuvre dans le cadre du projet

RÉSUMÉ EXPRESS Consultant expert IA transverse (8-15 ans) pour mener un benchmark des outils IA (Dataiku, n8n, Claude Code et au-delà), adapter ses recommandations à chaque persona (Data Scientist, Développeur, Analyst, PO), implémenter un use case avec l'équipe Data Science et livrer un guide de choix opérationnel utilisable de façon autonome. Disponibilité immédiate obligatoire / Anglais B2. MISSIONS PRINCIPALES & LIVRABLES Benchmark des Solutions IA Mener une analyse comparative structurée des outils IA selon les cas d'usage, les personas et les étapes projet : Dataiku, n8n, Claude Code et plus largement GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT/OpenAI, NotebookLM, Make, Zapier selon les publics Définir les critères d'évaluation, le scoring et les matrices de décision Restituer le benchmark de façon compréhensible par des POs comme par des data scientists Implémentation d'un Use Case Concret Mettre en œuvre techniquement un use case IA avec l'équipe Data Science (Python probable, API LLM, workflow Dataiku ou n8n selon le choix retenu) Valider en pratique les recommandations du benchmark sur un cas réel Identifier les points de friction dans le workflow quotidien des data scientists et proposer les bons outils selon leur maturité Guide de Choix par Persona & Étape Projet Produire une matrice de décision opérationnelle couvrant les quatre personas : Data Scientist, Développeur, Data Analyst, Chef de Projet / PO Structurer le guide pour qu'il soit utilisable de façon autonome par les équipes après la fin de la mission Adapter le niveau de détail et le langage à chaque public cible

Contexte Au sein de l'IT Group Production, le projet vise au PoC, au design, au setup et au tuning de solutions spécifiques, avancées et innovantes d'observabilité sur mesure (hors solution éditeur), nécessitant des compétences DevOps (pour tant le développement de solution et leur intégration dans un environnement OnPremises : machines physiques et clusters Kubernetes). Le prestataire sera intégré au stream "Observability as Data" et travaillera dans une petite équipe d'experts correspondant aux différents aspects nécessaires à la construction de cette solution. Missions Participer au PoC, design, setup et tuning de solutions d'observabilité sur mesure. Développer et intégrer des solutions dans un environnement OnPremises (machines physiques et clusters Kubernetes). Mener des sous-projets en autonomie et en collaboration avec plusieurs acteurs dans un environnement multi-responsabilités. Comprendre les besoins utilisateurs afin de concevoir des expériences adaptées. Concevoir des interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. Concevoir des systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. Adapter les designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. Collaborer avec les équipes IA et Produit. Personnaliser et adapter les interfaces. Outils & Environnement Gestion de parcs informatiques Linux on-prem. Automatisation : Ansible, GitOps, notions Python, AWX/Tower. Réseaux Linux : TCP/IP, LBs, Firewall. Développement système : Golang idéalement, sinon Rust ou C++. Observabilité open-source et projets CNCF. Environnement OnPremises avec machines physiques et clusters Kubernetes. Conditions de travail Expérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus. Séniorité basée sur le temps passé sur des projets et missions spécifiquement sur l'IA. Sans expertise spécifique IA, le profil BANA du Segment B s'applique.

Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.

Ingénieur Data Senior – Spécialiste Graphes Lieu : Paris, France (hybride - télétravail flexible) Contrat : Contrat renouvelable de 12 mois Date de début : Dès que possible À propos de l’entreprise Notre client est une institution financière mondiale de premier plan, opérant à l’avant-garde des marchés de capitaux, de la banque d’investissement et des services financiers. Axée sur l’innovation, l’organisation investit massivement dans des plateformes de données avancées et des solutions basées sur l’IA pour transformer le fonctionnement des systèmes financiers complexes. Vous rejoindrez une équipe d’innovation à fort impact travaillant sur des initiatives d’IA de pointe dans un environnement réglementé à l’échelle de l’entreprise, où les données, la performance et la fiabilité sont essentielles. Présentation du rôle Nous accompagnons une équipe Innovation qui développe des agents pilotés par l’IA de nouvelle génération. Ce poste est centré sur la conception et le déploiement de systèmes de données basés sur des graphes, servant de fondation à une plateforme avancée d’IA agentique. Une solide expertise en bases de données graphes est indispensable. Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des structures de connaissances basées sur des graphes Développer et maintenir des pipelines de données scalables alimentant des moteurs de graphes en temps réel Collaborer avec les ingénieurs IA pour soutenir des agents contextuels et orientés relations Contribuer aux décisions d’architecture dans un environnement réglementé à fort enjeu Compétences requises Solide expérience en data engineering (Python, pipelines, modélisation de données) Expertise pratique approfondie des bases de données graphes (Memgraph, LightGraph ou équivalent) Expérience avec des écosystèmes de données complexes (APIs, streaming, sources type CMDB) Atouts Expérience avec les pipelines LLM, RAG ou frameworks agentiques Anglais écrit et oral obligatoire Français apprécié (non indispensable)

Vos responsabilités : Contribuer à la définition de la stratégie des produits actuels et futurs, de sa priorisation afin d’embarquer l’ensemble de l’équipe Produit et des stakeholders, ainsi que leur mise en œuvre avec les métiers. Piloter les projets & la vie des produits en lien avec les équipes métiers, l’équipe produit ou les équipes Mener du début à la fin des explorations et discovery qui mettent la data et l’utilisateur au Coeur de la conception des fonctionnalités de demain. Assurer le pilotage régulier des KPI de vos produits et chercher sans cesse à améliorer la qualité de services et de delivery tout en s’assurant de la valeur apporté au business et aux utilisateurs. Connaître et comprendre les produits digitaux au sein de votre domaine, ainsi que des autres domaines et communautés du groupe, afin de favoriser la cohérence et l'interdépendance entre les produits. Connaître les processus End To End dans lesquels vos produits s'inscrivent. Capable de venir aider la montée en compétence de PMs plus juniors du périmètre.

Concevoir et développer des solutions d'IA générative et agentique exploitant la plateformes Mistral selon les spécifications métier, en assurant leur qualité technique et leur conformité réglementaire • Intégrer, configurer et optimiser les modèles de langage pour les cas d'usage à déploiement massif (Mistral), en évaluant les modèles et composants les plus adaptés aux contraintes de performance, de coûts et de conformité • Implémenter des pipelines techniques et mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité, de monitoring et de détection des hallucinations et biais en production • Assister les DevOps pour le déploiement sécurisé des solutions IA sur les infrastructures internes du Groupe et collaborer avec les équipes Produit, Data, IT, Sécurité et Conformité pour l'alignement métier et réglementaire • Documenter les solutions techniques, les choix de conception et les bonnes pratiques des solutions développées pour assurer la traçabilité et la maintenabilité • Participer aux rituels agiles et aux instances de synchronisation pour assurer la cohérence et l'alignement au sein des squads et avec le programme IA Gen • Partager les apprentissages, les retours d'expérience et les innovations avec les équipes du Groupe pour contribuer à l'évolution des standards et des pratiques IA

Notre client recherche un AI Builder pour accompagner les équipes métiers dans la construction rapide d’agents IA. Le consultant interviendra sur plusieurs projets en parallèle, en binôme avec des Product Owners métier. La mission consiste à transformer des besoins opérationnels en solutions concrètes, testables rapidement. Il devra créer des MVP, automatiser des workflows et connecter différents outils internes. Une partie importante du rôle portera sur l’expérimentation, l’itération avec les utilisateurs et l’amélioration continue des agents existants. Le consultant devra également stabiliser les cas d’usage efficaces, documenter les solutions et créer des templates réutilisables. Une bonne compréhension des enjeux IA, gouvernance, sécurité, conformité et AIOps est attendue. Le profil doit être très opérationnel, autonome, pédagogue et à l’aise avec les équipes métier. Un bon niveau en anglais est attendu.

Product Manager – IA / CX – Freelance (H/F) Localisation : Paris, Lyon, Lille ou Seclin (modèle hybride selon site) Contexte de la mission Grafton accompagne un grand groupe technologique international qui renforce son équipe Produit au sein d’une division dédiée aux solutions omnicanales. Dans ce cadre, nous recherchons un Product Manager spécialisé IA pour contribuer à l’évolution stratégique d’une plateforme de gestion de la relation client (CCaaS) utilisée à l’échelle internationale. La mission porte sur un produit orienté augmentation des agents et utilisateurs via l’IA (assistants, automatisation, optimisation des interactions). Vos responsabilités Définition de la vision produit Analyse marché : étude des tendances, benchmark, identification des opportunités IA dans le domaine CX. Construction de la vision : définition d’une trajectoire claire pour les services IA, alignée avec les objectifs business. Élaboration d’une roadmap réaliste, incrémentale et orientée valeur. Pilotage du cycle de vie produit Structuration de la roadmap en cohérence avec les besoins utilisateurs et les priorités business. Collaboration avec les Product Owners pour la rédaction des User Stories. Travail conjoint avec les équipes UX/UI pour garantir une expérience fluide et cohérente. Coordination avec les équipes Marketing, Sales et CSM pour le positionnement, la communication et la priorisation des demandes clients. Amélioration continue Analyse des retours utilisateurs et identification des axes d’amélioration. Suivi des indicateurs clés : satisfaction, NPS, taux de résolution, temps de réponse, etc. Expérimentation et optimisation continue avec les équipes innovation et démonstration. Profil recherché Expérience confirmée en product management , idéalement dans l’univers CCaaS , CRM, ou solutions cloud. Forte sensibilité aux technologies émergentes : IA, NLP, bots, cloud, automatisation . Orientation client marquée et capacité à comprendre les enjeux opérationnels des équipes CX. Excellentes compétences de communication écrite et orale. Organisation, rigueur, capacité à prioriser. Goût pour le travail transverse et la collaboration. Maîtrise du français indispensable ; anglais opérationnel (B2/C1).

Product Manager – IA / CX – Freelance (H/F) Localisation : Paris, Lyon, Lille ou Seclin (modèle hybride selon site) Contexte de la mission Grafton accompagne un grand groupe technologique international qui renforce son équipe Produit au sein d’une division dédiée aux solutions omnicanales. Dans ce cadre, nous recherchons un Product Manager spécialisé IA pour contribuer à l’évolution stratégique d’une plateforme de gestion de la relation client (CCaaS) utilisée à l’échelle internationale. La mission porte sur un produit orienté augmentation des agents et utilisateurs via l’IA (assistants, automatisation, optimisation des interactions). Vos responsabilités Définition de la vision produit Analyse marché : étude des tendances, benchmark, identification des opportunités IA dans le domaine CX. Construction de la vision : définition d’une trajectoire claire pour les services IA, alignée avec les objectifs business. Élaboration d’une roadmap réaliste, incrémentale et orientée valeur. Pilotage du cycle de vie produit Structuration de la roadmap en cohérence avec les besoins utilisateurs et les priorités business. Collaboration avec les Product Owners pour la rédaction des User Stories. Travail conjoint avec les équipes UX/UI pour garantir une expérience fluide et cohérente. Coordination avec les équipes Marketing, Sales et CSM pour le positionnement, la communication et la priorisation des demandes clients. Amélioration continue Analyse des retours utilisateurs et identification des axes d’amélioration. Suivi des indicateurs clés : satisfaction, NPS, taux de résolution, temps de réponse, etc. Expérimentation et optimisation continue avec les équipes innovation et démonstration. Profil recherché Expérience confirmée en product management , idéalement dans l’univers CCaaS , CRM, ou solutions cloud. Forte sensibilité aux technologies émergentes : IA, NLP, bots, cloud, automatisation . Orientation client marquée et capacité à comprendre les enjeux opérationnels des équipes CX. Excellentes compétences de communication écrite et orale. Organisation, rigueur, capacité à prioriser. Goût pour le travail transverse et la collaboration. Maîtrise du français indispensable ; anglais opérationnel (B2/C1).

Contribuer à, ou poser une trajectoire Data et SI au regard des enjeux Métiers, Data et SI Porter ou contribuer à des études à fort enjeu fonctionnel avec les différentes parties prenantes (métiers, architecte, BA…) : identifier, consolider les enjeux métiers, donner une vision SI fonctionnelle et applicative du sujet, porter des préconisations argumentées et des éléments de trajectoire Réaliser des études d'impact fonctionnelles et applicatives Présenter le dossier dans des instances type Comité de pilotage, Comité de Direction Accompagner les BA et les data analysts et p;us généralement la Tribu dans la mise en œuvre des solutions en apportant une vision transverse et à moyen terme des enjeux et en s’assurant du bon respect du cadre de cohérence : Identifier les Data disponibles et leur potentielle utilisation dans les KPIs. Construire le plan de mise en oeuvre de ces indicateurs

Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons deux Développeurs IA Seniors afin d’intervenir sur des sujets de conception, d’orchestration et d’industrialisation de solutions basées sur les LLM. Le poste s’inscrit dans un environnement international et fortement orienté engineering. Missions Concevoir et développer des solutions IA basées sur des architectures agentiques et des LLM Participer à l’orchestration des agents, à l’ingénierie des prompts et à l’intégration des outils associés Développer et maintenir des pipelines CI/CD sur GitLab Déployer et administrer les environnements Kubernetes et conteneurisés Mettre en place les outils d’observabilité et de monitoring des plateformes Garantir la qualité logicielle via les tests automatisés, l’intégration continue et les bonnes pratiques de développement

Qui sommes-nous ? Clostera est une société de conseil & intégration de solutions IT à taille humaine et localisée à Paris, résolument tournée vers l'humain et l’innovation : l’innovation génératrice de valeur ! CLOSTERA place le bien-être de ses CONSULTANTS au cœur de la stratégie de réussite des projets IT sur lesquels nous intervenons au travers d’une approche « employee centric » individualisée. Nos domaines d’expertise : Cloud et Infrastructures Systèmes, Réseaux & Cybersécurité ; Service Management & ITSM ; Project management ; Data & IA ; Services Applicatifs métiers & Digitaux. Rejoignez-nous ! Dans le cadre du développement de nos initiatives autour de l’intelligence artificielle, nous accompagnons l’intégration progressive de l’IA dans nos activités IT (infrastructure, exploitation, support, automatisation). L’objectif est d’identifier et de mettre en œuvre des cas d’usage concrets à forte valeur , notamment autour : des assistants intelligents de l’automatisation de tâches de l’exploitation de données IT Vous interviendrez en lien direct avec les équipes métiers et IT, avec un rôle central dans le développement de ces usages. Ce que vous ferez : Vous serez en charge de faire émerger, structurer et concrétiser des cas d’usage IA, avec une approche pragmatique et orientée valeur. Compréhension des besoins & cadrage : Recueillir les besoins auprès des équipes métiers et IT Analyser les processus existants et identifier des opportunités d’amélioration Proposer des solutions adaptées (IA, automatisation, optimisation) Évaluer l’intérêt des cas d’usage (gain, faisabilité, simplicité de mise en œuvre) Structuration & pilotage : Prioriser les cas d’usage et contribuer à une feuille de route IA Piloter les sujets de bout en bout (cadrage, suivi, mise en œuvre) Coordonner les échanges entre les différents interlocuteurs Adopter une approche progressive et orientée résultats Mise en œuvre : Participer à la réalisation de solutions simples : assistants IA (chatbots, copilotes internes) automatisation de tâches traitement de documents S’appuyer sur des outils et solutions existants (API, plateformes, outils IA) Tester rapidement des idées (POC) et les faire évoluer vers des usages concrets Suivi & amélioration : Suivre l’usage et les résultats des solutions mises en place Identifier des axes d’amélioration Participer à la structuration progressive des pratiques autour de l’IA

ASTERIA recherche, pour l’un de ses Clients basés sur Monaco, un Ingénieur IA Générative H/F. VOTRE MISSION : Notre Client recherche un Ingénieur IA Générative H/F afin de concevoir, industrialiser et déployer des solutions IA robustes, sécurisées et scalables au service des métiers. Il interviendra sur des projets à forte valeur ajoutée autour des : modèles de langage (LLM), architectures RAG, systèmes multi-agents, plateformes d’inférence, pipelines de fine-tuning et de ré-entraînement. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes IA, Data, Infrastructure, Sécurité et métiers afin de construire une plateforme IA moderne répondant à des enjeux critiques de performance et de sécurité des données. Missions principales : IA générative et LLM Concevoir et développer des applications basées sur des modèles de langage (LLM) Adapter et fine-tuner des modèles open-source ou propriétaires aux besoins métiers Développer des architectures RAG avancées connectées aux bases documentaires internes Concevoir des systèmes IA agentiques capables d’orchestrer des workflows complexes Intégrer des frameworks d’agents et implémenter des protocoles d’interopérabilité (MCP) Industrialisation et MLOps Concevoir et maintenir des pipelines de ré-entraînement et d’évaluation des modèles Déployer des services d’inférence haute performance (vLLM, KServe, Triton, TGI…) Optimiser les performances GPU, la scalabilité et la résilience des systèmes IA Collaborer avec les équipes DevOps/MLOps pour assurer le monitoring, le drift detection et l’observabilité des modèles en production Infrastructure et Architecture Participer à la conception de la plateforme IA conteneurisée Déployer et opérer des workloads IA sur Kubernetes Garantir la sécurité, la conformité RGPD et la gouvernance des données Contribuer aux choix d’architecture et à la veille technologique IA

Pour un éditeur de solutions SaaS ERP basé à Paris. Positionnement Le Développeur Intégrations & API est rattaché à l’Engineering Manager et intégré au pôle Technique. Il est responsable de la connectivité de la plateforme Sincro Solutions avec les systèmes extérieurs : intégrations via API, mise en place de serveurs MCP (Model Context Protocol), et exposition des données à des fins de reporting. Il est l’interlocuteur technique de référence pour les partenaires extérieurs et les équipes produit sur tous les sujets d’intéropabilité. 1. Intégrations API & Connectivité Plateforme Concevoir, développer et maintenir des connecteurs avec des APIs tierces (REST, GraphQL, webhooks) et des systèmes de queues d’événements (Azure Queue Storage, Azure Service Bus). Gérer le cycle de vie complet des intégrations : analyse des besoins, spécifications, développement, tests, mise en production et maintenance. Assurer la robustesse des échanges : gestion des erreurs, stratégie de retry, idempotence, monitoring des flux. Implémenter les protocoles d’authentification adaptés : OAuth2, JWT, API Keys, mTLS. Documenter les intégrations : schémas d’échanges, spécifications OpenAPI/Swagger, runbooks. Être l’interlocuteur technique référent auprès des équipes partenaires et des éditeurs tiers. 2. Serveurs MCP (Model Context Protocol) Concevoir et déployer des serveurs MCP pour exposer les ressources et capacités de la plateforme, aussi bien à des agents internes qu’à des outils et agents tiers (Claude, Cursor, etc.). Définir et implémenter les outils, ressources et prompts MCP en adéquation avec les cas d’usage métiers. Sécuriser les accès : gestion des autorisations, scopes, rate limiting, authentification. Assurer la compatibilité avec les clients MCP standards et suivre les évolutions du protocole. Travailler avec les équipes produit pour identifier les nouvelles intégrations à valeur ajoutée. Documenter les serveurs et accompagner les équipes internes dans leur prise en main. 3. Développement d’Agents IA Concevoir et développer des agents IA intégrés à la stack technique de la plateforme (.NET 10, Azure). Définir les capacités, les outils et les flux de décision des agents en fonction des cas d’usage métiers. Connecter les agents aux serveurs MCP internes et externes pour accéder aux ressources de la plateforme. Sécuriser et monitorer les agents : tracçabilité des actions, gestion des erreurs, contrôle des accès. Collaborer avec les équipes produit pour identifier les opportunités d’automatisation via des agents. 4. Communication & Coordination Rédiger des spécifications techniques claires et accessibles à des interlocuteurs non-techniques. Animer les échanges avec les partenaires extérieurs : appels de cadrage, points de suivi, recettes. Être force de proposition sur les choix d’architecture et les outils d’intégration. Contribuer aux revues de code et diffuser les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Collaborer étroitement avec les équipes Développement, Produit et Ops. 5. Veille & Amélioration continue Assurer une veille technologique sur les standards d’intégration, protocoles émergents et écosystème IA / agents. Proposer des améliorations continues sur les processus, l’outillage et les patterns d’intégration. Contribuer à la sécurité et à la scalabilité des flux d’échange. 6. Exposition des données & Reporting (complémentaire) Volet secondaire, en appui aux besoins des équipes métiers : Mettre en place des accès sécurisés en lecture aux données de la plateforme (API dédiées, exports, connecteurs). Garantir la qualité et la cohérence des données exposées pour le reporting. Définir les bonnes pratiques d’accès aux données (contrôle d’accès, anonymisation si nécessaire). Conditions du poste Contrat : CDI – Temps plein Localisation : Paris – 3 jours de télétravail / 2 jours sur site Rattachement : Engineering Manager Prise de poste : Dès que possible

Chef de Projet Cybersécurité IA / Coordination Sécurité IAContexte de la mission Dans le cadre du développement des initiatives autour de l’Intelligence Artificielle et de la cybersécurité, nous recherchons un consultant confirmé afin d’assurer la coordination et le pilotage de projets Sécurité IA dans un environnement complexe et transverse. Le consultant interviendra au sein d’équipes travaillant sur les sujets IA, cybersécurité, Data Science et sécurité des systèmes d’information, avec un rôle central dans la structuration, le pilotage et l’accompagnement des projets IA sécurisés. La mission couvre des enjeux liés : à la sécurité des modèles IA, à la gouvernance des projets IA, à la conformité sécurité, à l’analyse des risques cyber, et à l’intégration de la sécurité dans les projets IA. Objectif de la mission Piloter et coordonner les projets Sécurité IA ainsi que les travaux transverses liés à la sécurisation des usages et solutions d’Intelligence Artificielle. Missions principalesPilotage de projets Sécurité IA Définir les objectifs, le périmètre, le planning et les livrables des projets Piloter les projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle, clôture Coordonner les différentes équipes impliquées : développeurs IA, experts cybersécurité, équipes Data, responsables métiers Assurer le suivi des risques, dépendances et problématiques projets Organiser et animer les réunions de pilotage Produire les reportings et restitutions pour les instances de gouvernance et comités de direction Coordination Sécurité IA Collaborer avec les équipes IA, Data Science et cybersécurité Coordonner les chantiers et projets liés à la Sécurité IA Participer aux projets métiers IA afin de recueillir les besoins sécurité Accompagner les projets IA sur les aspects conformité et sécurité Assurer un rôle de coaching et d’accompagnement sécurité Gestion des parties prenantes Assurer la communication avec les équipes techniques et métiers Coordonner les échanges avec les différentes parties prenantes internes et externes Faire remonter les alertes et informations clés aux instances de décision Participer aux actions de sensibilisation et de formation autour des enjeux Sécurité IA Sécurité IA & cybersécurité Participer à l’analyse des risques liés aux systèmes IA Contribuer à la sécurisation des modèles IA et des données associées Participer à l’intégration des exigences sécurité dans les projets IA Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques de sécurité IA Contribuer aux analyses de vulnérabilités et de risques cyber Livrables attendus Pilotage et coordination des projets Sécurité IA Reporting et supports de gouvernance Suivi des risques et plans d’actions Coordination transverse des chantiers sécurité Documentation projet et sécurité Accompagnement sécurité des projets IA Restitutions et communications auprès des instances de pilotage Compétences attenduesCompétences techniques impératives Infrastructure & Architecture de sécurité Sécurité IA Coordination et pilotage de projets Compétences cybersécurité Analyse de risques sécurité Analyse de vulnérabilités Sécurité applicative Sécurité réseau Sécurité des données Gestion des identités et des accès Sécurité Cloud Compétences IA & IA Security Compréhension des principes fondamentaux de l’IA et du Machine Learning Connaissance des vulnérabilités et risques liés à l’IA Connaissance des approches de sécurisation des modèles IA Familiarité avec les référentiels et standards émergents : MITRE ATLAS OWASP Top 10 for LLMs Gestion de projet Pilotage de projets techniques Coordination multi-acteurs Gestion des risques Gouvernance projet Reporting exécutif Animation de comités Environnement technique Intelligence Artificielle Machine Learning IA Security Cybersécurité Cloud Architecture de sécurité Data & IA Sécurité applicative Gestion des identités et des accès