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Développeur / Développeuse IA ConversationnelleAu sein de la plateforme Bancarisation et Épargne, l'équipe Agile Souscriptions Digitales est en charge de la mise en œuvre de parcours digitalisés, simples et intuitifs pour les clients et prospects des réseaux bancaires. L'équipe produit travaille en collaboration étroite avec les équipes métier de l'entité Digital et Payment. Au cœur d'une équipe produit d'une vingtaine de personnes, vous intégrerez une squad pluridisciplinaire de 4 personnes, encadrée par un Scrum Master et une Tech Lead. Dans le cadre du lancement de travaux autour de l'IA conversationnelle au sein de la Squad Épargne, nous recherchons un(e) Développeur / Développeuse IA. MissionsVous aurez pour principales responsabilités de : Construire les composants techniques permettant de mettre en place un POC d'agent IA dédié à l'épargne, afin d'en valider la pertinence. Participer aux choix techniques et au choix des solutions permettant de répondre aux besoins métiers, dans un environnement dont le socle technologique est encore en construction. Faire monter en compétences les autres développeurs et développeuses de la squad sur les solutions d'IA conversationnelle. Documenter les solutions IA développées ainsi que les choix techniques réalisés. Participer aux mises en production en s'appuyant sur les outils et principes DevOps, notamment XL Deploy / XL Release. Travailler au sein d'une équipe Agile et contribuer aux différents rituels et travaux de la squad.

Au sein de la plateforme Bancarisation et Épargne, l'équipe Agile Souscriptions Digitales est en charge de la mise en œuvre de parcours digitalisés, simples et intuitifs pour les clients et prospects des réseaux bancaires. L'équipe produit travaille en collaboration étroite avec les équipes métier de l'entité Digital et Payment. Au cœur d'une équipe produit d'une vingtaine de personnes, vous intégrerez une squad pluridisciplinaire de 4 personnes, encadrée par un Scrum Master et une Tech Lead. Dans le cadre du lancement de travaux autour de l'IA conversationnelle au sein de la Squad Épargne, nous recherchons un(e) Développeur / Développeuse IA. MissionsVous aurez pour principales responsabilités de : Construire les composants techniques permettant de mettre en place un POC d'agent IA dédié à l'épargne, afin d'en valider la pertinence. Participer aux choix techniques et au choix des solutions permettant de répondre aux besoins métiers, dans un environnement dont le socle technologique est encore en construction. Faire monter en compétences les autres développeurs et développeuses de la squad sur les solutions d'IA conversationnelle. Documenter les solutions IA développées ainsi que les choix techniques réalisés. Participer aux mises en production en s'appuyant sur les outils et principes DevOps, notamment XL Deploy / XL Release. Travailler au sein d'une équipe Agile et contribuer aux différents rituels et travaux de la squad.

Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.

Dans le cadre d'un programme stratégique autour de l'IA générative, nous recherchons un Senior AI Engineer / Architect afin d'accompagner la mise en place de solutions permettant de suivre, piloter et optimiser les coûts liés aux usages AI / GenAI. La mission se situe à l'intersection de la technologie, du Cloud, de la FinOps et de la gouvernance financière. Vous interviendrez auprès de plusieurs équipes métiers et techniques afin de comprendre les différents workloads AI, leurs modèles de consommation et leurs coûts associés. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir une architecture et un framework permettant une visibilité de bout en bout des coûts AI / GenAI. Définir des méthodologies d'allocation et de répartition des coûts sur des plateformes AI hétérogènes et différents modèles de facturation. Analyser les principaux cost drivers AI / GenAI et identifier les leviers d'optimisation. Concevoir des modèles de gouvernance permettant de piloter efficacement les dépenses liées à l'IA. Mettre en place des reportings et dashboards de suivi des coûts et de la consommation. Formuler des recommandations stratégiques pour optimiser les workloads et les dépenses AI. Collaborer avec différentes équipes techniques, métiers et financières. Participer à la définition d'architectures scalables adaptées aux différents cas d'usage. Contribuer à l'adoption des bonnes pratiques FinOps appliquées aux environnements AI / GenAI. Traduire des problématiques techniques complexes en recommandations compréhensibles par des interlocuteurs métiers et décisionnaires.

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint Mission - Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale - Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Responsabilités Développement Python / Go / IA - Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) - Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) - Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint - Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) - Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) - Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint - Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API - Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities - Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint - Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) - Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint - Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) - Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal - Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot - Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration - Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints - Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) - Tests de non-régression sur les réponses IA : - Golden datasets et évaluation automatique des réponses - Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) - A/B testing des prompts et des versions de modèles - Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents - Tests de sécurité : - Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) - Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) - Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) - Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling - Observabilité de la qualité via Langfuse : - Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) - Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) - Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) - Alerting sur dégradation de qualité - Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) - Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration - Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store - Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur - Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) - Gestion multi-langues (FR/EN) Stack Technique - Langages : Python 3.11+, Go - IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs - Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) - Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector - SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL - API : FastAPI, Pydantic - Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 - CI/CD : GitLab CI, Tekton - Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift Compétences Requises - Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle - Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components) - Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, LangChain, LlamaIndex et patterns RAG - Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA - Expérience d'intégration avec SharePoint Online et/ou SharePoint On-Premise (API Graph, REST, CSOM) - Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application - Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge - Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding - CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte - Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité) - Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions

Notre client dans le secteur Réseaux et télécommunications recherche un/une Ingenieur Plateforme IA H/F Description de la mission : En tant qu'Ingénieur Plateforme, vous concevrez, exploiterez et améliorerez en continu la plateforme d'intelligence en temps réel qui alimente nos produits d'IA. Votre mission sera de fournir une plateforme sécurisée, évolutive et fiable, permettant aux équipes produit de développer, déployer et exploiter efficacement leurs applications, sans avoir à gérer la complexité de l'infrastructure. ResponsabilitésConcevoir, provisionner et exploiter des infrastructures basées sur Kubernetes. Gérer des clusters Kubernetes hautement disponibles dans plusieurs environnements. Administrer l'infrastructure à l'aide de l'Infrastructure as Code, notamment Terraform et Ansible. Exploiter les services mutualisés de la plateforme, tels qu'ArgoCD, l'API Gateway, Vault, les bases de données, les outils d'observabilité, Harbor et les composants de la plateforme IA. Administrer la gestion des identités et des accès avec Keycloak, notamment OIDC, OAuth2, SAML et RBAC. Concevoir et améliorer les pipelines CI/CD, les workflows GitOps et les fonctionnalités de self-service pour les développeurs. Garantir la sécurité, la fiabilité, la supervision, les sauvegardes, la reprise après sinistre et l'excellence opérationnelle de la plateforme. Définir et promouvoir les standards d'ingénierie, les bonnes pratiques de déploiement et la gouvernance de la plateforme. Accompagner et former les équipes produit sur Kubernetes, les pratiques DevOps, les technologies cloud-native et les principes du Platform Engineering. Collaborer étroitement avec les équipes produit dans le cadre d'un modèle de support intégré, afin d'accélérer les livraisons tout en maintenant la cohérence de la plateforme. Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine Bureaux à Bordeaux

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur ferroviaire, je suis à la recherche d'un Product Owner en IA & Parcours Utilisateurs. Le système d'information client, créé dans un contexte greenfield, sera constitué d'interfaces entre applications possiblement développées en custom Solution custom (back + front web et mobile) Solutions mettant en œuvre de l'IA Finalité du poste : Concevoir et piloter la réalisation des parcours utilisateurs de l'Assistant IA client, intégré à l'application mobile et au site web, afin d'accompagner les clients et les voyageurs dans leurs interactions internes, de la recherche d'un trajet à l'accompagnement du voyage. Le Product Owner sera responsable de concevoir, à partir des besoins et usages des voyageurs, des expériences simples, fiables et utiles exploitant les capacités offertes par l'IA, et ainsi d'assurer leur bonne articulation avec les parcours digitaux classiques. Contenu de la mission : Phase de discovery & conception de l'Assistant IA Identifier et prioriser les cas d'usage dans lesquels l'IA apporte une valeur réelle par rapport aux parcours digitaux classiques en lien avec les besoins métiers et utilisateurs Concevoir les parcours conversationnels (écrit, vocal) de l'Assistant IA sur l'application et le site web, ainsi que les règles d'interaction avec cet Assistant et les comportements (nominaux et fallback) attendus en accord avec les règles et informations métiers Concevoir les mécanismes permettant à l'utilisateur de passer d'une interaction avec l'Assistant à une interface classique, et inversement Décomposer les parcours de l'Assistant en fonctionnalités, capacités et règles fonctionnelles pour construire et maintenir un backlog clair, priorisé et actionnable Travailler avec l'équipe technique & IA pour apporter un regard orienté faisabilité (technique et coûts) et delivery dès les phases amont Travailler étroitement avec le Lead UX/UI pour concevoir des expériences simples, naturelles et différenciantes Tester les hypothèses à travers des prototypes, tests utilisateurs et expérimentations afin de garantir la cohérence entre les réponses de l'Assistant et les règles métiers Delivery & pilotage opérationnel Rédiger progressivement des user stories et spécifications précises et exploitables directement par les équipes tech Suivre l'avancement des développements, identifier les dépendances, notamment avec les autres parcours et PO Velvet, et anticiper les blocages Travailler avec la QA pour suivre et participer à la recette fonctionnelle de l'Assistant Garantir que les fonctionnalités livrées répondent aux besoins utilisateurs et métier définis Mesure de performance & amélioration continue Définir les KPIs permettant d'évaluer la performance de l'Assistant Analyser les conversations et comportements utilisateurs afin d'identifier les principaux motifs d'échec ou de friction Identifier et prioriser les optimisations à plus fort impact Travailler avec les équipes Marketing pour mesurer la valeur apportée par l'IA par rapport aux parcours digitaux classiques

Context Notre client souhaite industrialiser la production de ses vidéos produits afin d'augmenter les volumes, harmoniser la qualité et faciliter la déclinaison des contenus en plusieurs langues. La mission s'appuiera sur Remotion, framework de vidéo programmatique basé sur React, combiné à des outils d'IA générative. Deux formats seront prioritaires : la pure démo / screencast et surtout le mix marketing-démo. Le format full marketing avec B-roll génératif sera étudié dans un second temps. Mission * Concevoir une chaîne de production vidéo industrialisée et assistée par IA, du brief jusqu'à la vidéo finalisée. * Définir les méthodologies, briefs, scripts, storyboards, prompts et processus de validation. * Concevoir des templates Remotion paramétrables et réutilisables, notamment pour les formats mix marketing-démo et pure démo. * Produire des vidéos pilotes intégrant screencasts, captations, motion design et habillage graphique. * Constituer une bibliothèque de scripts types et prompts pour accélérer la production. * Identifier et recommander les outils d'IA adaptés à la traduction, voix off/doublage et sous-titrage. * Mettre en place un processus de localisation multilingue et de contrôle qualité. * Cadrer l'utilisation du B-roll génératif pour une seconde phase. * Documenter les méthodes et assurer le transfert de compétences auprès des équipes.

Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.

QA Engineer — AI & AgentiqueNous recherchons un QA Engineer confirmé avec minimum 5 ans d'expérience, ayant une solide expertise en automatisation des tests, tests API/Web et environnements CI/CD. Le profil recherché doit impérativement avoir une expérience concrète dans le testing de solutions IA, notamment d'agents IA / systèmes agentiques, ainsi qu'une bonne maîtrise des outils et technologies liés à l'IA. Les principales missions seront : Concevoir et automatiser les stratégies et campagnes de tests. Réaliser des tests fonctionnels, API et Web. Mettre en place et maintenir les tests automatisés dans des pipelines CI/CD. Effectuer des tests de charge et de performance. Tester et valider des solutions basées sur l'IA et des agents autonomes/agentiques. Évaluer la fiabilité, la robustesse et le comportement des systèmes IA. Utiliser les outils IA dans les activités de QA et contribuer à l'amélioration des processus de test.

Contexte :Dans le cadre d'un Risk Innovation Lab dédié aux risques de marché, de contrepartie et de liquidité, notre client recherche un Expert Tech & IA / Ingénieur R&D. La mission se situe à l'intersection des enjeux réglementaires, quantitatifs et technologiques, avec pour objectif de concevoir des solutions avancées autour de la gestion des risques, de la valorisation et de l'intelligence artificielle. MissionsConcevoir, architecturer et déployer des agents IA autonomes et des LLM dédiés à l'analyse des données de risques. Développer des solutions d'IA pour la détection d'anomalies et l'aide à la décision des desks de trading. Concevoir et intégrer des solutions tactiques robustes dans des environnements multi-systèmes distribués. Contribuer aux solutions répondant aux enjeux de remédiation réglementaire. Concevoir des moteurs de cartographie permettant de modéliser, interpréter et ingérer des volumes importants de transactions et d'instruments financiers complexes. Garantir l'intégrité des chaînes de traitement des risques et des résultats, notamment PnL et sensibilités. Collaborer avec la DSI afin d'assurer la transition des solutions tactiques vers des architectures industrielles de production.

ContexteAu sein d'une équipe Agile spécialisée dans la conception de parcours digitaux dans le secteur bancaire, vous rejoindrez une squad pluridisciplinaire dédiée à l'épargne. Dans le cadre du lancement de travaux autour de l'IA conversationnelle, nous recherchons un Développeur IA pour contribuer à la conception et au développement d'un premier POC d'agent conversationnel dédié à l'épargne. MissionsConcevoir et développer les composants techniques nécessaires à la mise en place d'un agent conversationnel. Participer aux choix techniques et à la sélection des solutions répondant aux besoins métier. Contribuer à la construction du socle technique IA. Accompagner la montée en compétences des développeurs de la squad sur les solutions d'IA conversationnelle. Documenter les solutions et composants IA développés. Participer aux mises en production et aux pratiques DevOps. Collaborer au sein d'une équipe Agile.

Contexte & Objectif Concevoir et valider un Proof of Concept d'agent IA standard capable d'assister les équipes d'exploitation (directeurs de site, experts process) en interrogeant une base de connaissances métier et les données IoT du Groupe. Cadrage Technique & Stack : Définir et valider la stack technique (frameworks IA, connecteurs, runtime, hébergement) en conformité avec les standards Veolia Groupe Assurer l'alignement avec les équipes Architecture IT, Agentic Group et Sécurité DSI Conception de l'Agent : Implémenter un agent IA en ligne (architecture directe, sans orchestration complexe) Intégrer les connecteurs BigQuery (séries temporelles) et MongoDB Interfacer les librairies de calcul scientifique pour les vérifications physiques à la volée Enrichir la Knowledge Base (Hermod KB) avec spécifications techniques et règles métier Qualité & Fiabilité : Mettre en place des contrôles de cohérence des données IoT Adapter la restitution selon les profils (opérateurs / experts) Valider sur des sites pilotes Livrables:

recherche son/sa Responsable Pilotage Projets IA & Équipe Portugal. Véritable relais opérationnel de la Direction IA FACTORY, vous serez responsable du pilotage des projets IA et du management quotidien de notre équipe technique basée au Portugal. Le poste combine trois dimensions essentielles : PILOTAGE DES PROJETS IA • MANAGEMENT DE L'ÉQUIPE • EXPERTISE TECHNIQUE IA / DÉVELOPPEMENT. VOTRE MISSION Vous assurez le pilotage opérationnel des projets IA de DAYOS, de leur cadrage jusqu'à leur mise en production, tout en assurant le management quotidien de l'équipe technique basée au Portugal. Vous êtes l'interface entre la Direction, les équipes techniques, les métiers et les clients. Vous garantissez la bonne exécution des projets, le respect des délais et des budgets, la qualité des développements et la montée en compétence de l'équipe. POSITIONNEMENT  Rattachement : Direction DAYOS  Périmètre : projets IA internes et clients, équipe technique Portugal, partenaires et équipes DAYOS  Responsabilité : pilotage opérationnel des projets et management de l'équipe Portugal  La Direction conserve la responsabilité des orientations stratégiques, des priorités d'investissement et des budgets. 1. PILOTAGE DES PROJETS IA  Cadrer les projets IA avec les parties prenantes et transformer les besoins métiers en feuilles de route opérationnelles.  Définir les étapes, livrables, ressources, priorités et échéances.  Organiser et suivre les sprints et cycles de développement.  Identifier et traiter les risques techniques, humains et opérationnels.  Garantir le respect des délais, des objectifs et des engagements.  Suivre les coûts et la consommation des ressources.  Organiser les phases de recette, de mise en production et de suivi post-déploiement.  Produire un reporting régulier et synthétique à la Direction. Vous devez être capable de répondre à tout moment à 6 questions : Où en est le projet ? • Qu'est-ce qui bloque ? • Qui travaille dessus ? • Quel est le prochain livrable ? • Quel est le coût restant ? • Quelle décision doit être prise ?

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)

🎯 Le contexte Nous recrutons un Formateur IA pour accompagner le développement des usages de l'Intelligence Artificielle générative au sein d'une organisation à Monaco. Vous aurez pour rôle d'accompagner les utilisateurs dans la compréhension, l'appropriation et l'utilisation responsable des outils d'IA générative. Vous interviendrez sur des actions de formation, d'acculturation et d'accompagnement afin de développer leur autonomie et de favoriser l'émergence de nouveaux usages professionnels. Le poste prévoit jusqu'à 2 jours de télétravail par semaine, mais n'est pas ouvert au full remote et nécessite une (re)localisation dans les Alpes-Maritimes. 🛠️ Les missions Concevoir et animer des actions de formation et d'acculturation à l'IA générative Former les utilisateurs aux principaux outils d'IA générative et à leurs cas d'usage professionnels Enseigner les bonnes pratiques de prompting : formulation, amélioration et contrôle des prompts Accompagner les utilisateurs vers une utilisation autonome et raisonnée des outils IA Développer leur capacité à analyser et vérifier les réponses générées Sensibiliser aux limites de l'IA : hallucinations, biais, erreurs et limites de l'automatisation Sensibiliser aux enjeux de confidentialité, de protection des données et de sécurité de l'information Identifier de nouveaux cas d'usage et opportunités d'amélioration des processus Participer au développement et au partage d'une culture commune autour de l'IA Contribuer à la constitution et à l'accompagnement d'un réseau d'ambassadeurs IA Proposer des modalités d'accompagnement post-formation Mesurer l'acquisition des compétences et l'évolution des pratiques ✅ Les informations clés 📍 Localisation : Monaco 🗓️ Démarrage : Courant octobre 🖥️ Possibilité de 2 jours de télétravail par semaine