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Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes techniques, nous recherchons un Développeur Backend Senior .NET / Azure pour intervenir sur des projets stratégiques, avec un fort enjeu d’industrialisation des intégrations partenaires et d’évolution des API existantes. Missions Développement et architecture backend Concevoir, développer et maintenir les API backend . Participer à l’évolution et à la refonte de certains composants existants (legacy). Contribuer à la montée de version et à la modernisation des API . Participer à l’industrialisation des intégrations partenaires bancaires. Industrialisation des intégrations partenaires Concevoir des architectures permettant d’ automatiser l’intégration de nouveaux partenaires . Transformer les processus actuels (discovery, cadrage, développement, recette) vers une approche plus industrialisée et scalable . Mettre en place des standards techniques pour faciliter l’intégration des futurs partenaires. Excellence technique & DevOps Déployer et maintenir les applications sur Azure via Infrastructure as Code (Terraform) . Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps et d’excellence opérationnelle. Participer au monitoring et à l’observabilité de la plateforme. Innovation & IA Utiliser et challenger des outils d’IA pour le développement (GitHub Copilot, agents IA). Explorer les opportunités d’utilisation de l’IA pour améliorer la productivité et la qualité du code. Environnement technique .NET / C# API REST Microsoft Azure Terraform (Infrastructure as Code) GitHub Actions Datadog GitHub IDE au choix (Visual Studio, JetBrains…)

Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.

Poste : Architecte Sécurité Expérience : +8 ans Localisation : Maison-Alfort Rythme : 2 jours sur site (lundi et jeudi) / 3 jours en télétravail Démarrage : ASAP Contexte Nous recherchons un(e) Architecte Cybersécurité pour rejoindre le pôle Expertise de l’équipe Cybersécurité rattachée à la Direction des Systèmes d’Information (DSI). L’équipe Cybersécurité est structurée autour de trois pôles : Gouvernance : supervision des activités cybersécurité et gestion des risques ; Opérations : défense quotidienne du SI, notamment via le SOC ; Expertise : accompagnement des équipes internes à travers une offre Produit (ISP, TPRM…) et une offre Innovation (architecture, doctrine, prospective). Missions Vous accompagnez les équipes agiles afin d’atteindre un haut niveau de sécurité, tant sur les aspects opérationnels que stratégiques. Vos principales responsabilités : Accompagner les équipes dans la mise en conformité sécurité et définir des doctrines et exigences non fonctionnelles ; Réaliser une veille technologique et challenger les solutions en place ; Analyser et challenger les résultats d’audits offensifs (pentests, red team) et accompagner la remédiation ; Contribuer à la stratégie cybersécurité et à l’amélioration continue ; Participer à des sujets transverses selon les priorités de l’actualité cybersécurité. À court terme, vous interviendrez notamment sur : L’accompagnement DevSecOps (Cyber Score, bonnes pratiques) ; Le déploiement et l’acculturation des solutions de cybersécurité (DLP, CNAPP, SSE, VOC, DMARC, cloud souverain…) ; L’encadrement des solutions d’IA générative et d’IA agentique ; Le déploiement de mécanismes de chiffrement à l’état de l’art, incluant la transition post-quantique ; La validation de la conformité cybersécurité des nouveaux socles et applications du SI

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) pour rejoindre notre équipe de consultants Data & IA, en mission chez l'un de nos clients, acteur majeur dans sa region, au cœur de leurs initiatives d'intelligence artificielle appliquées aux stratégies de push marketing et de fishing marketing. Vos missions : Veille technologique et innovation autour des solutions IA/ML (Deep Learning, LLM, IA générative) Conception et développement de PoC et MVP pour valider des approches innovantes Analyse de données complexes, modélisation et entraînement de modèles IA Collaboration étroite avec les équipes métiers, Product Owners et équipes transverses Intégration des solutions sur les plateformes IA existantes (ML & GenAI) Requirements Expertise Python et Machine Learning Maîtrise de PyTorch, avec une expérience en NLP et Deep Learning Expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Expérience sur des projets de LTR, ranking, génération d'embeddings ou fine-tuning de LLMs Une expérience dans le secteur marketing, agence, e-commerce est un vrai atout

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Responsible AI Lead Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Analyst contribue à la mise en œuvre opérationnelle du dispositif d’IA responsable. Il/elle intervient sur l’analyse des risques, la conformité, les contrôles et la traçabilité des systèmes d’intelligence artificielle tout au long de leur cycle de vie. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Analyst met en œuvre les exigences de gouvernance, de conformité et de gestion des risques des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que chaque cas d’usage respecte les cadres réglementaires et les standards internes, en produisant les analyses, contrôles et documentations nécessaires. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Appliquer la politique d’usage de l’IA Contribuer à la classification des cas d’usage selon leur niveau de risque Mettre en œuvre les standards de documentation et de versioning Assurer la traçabilité des éléments clés (prompts, sources, modèles, décisions) Préparer les éléments pour les revues conformité (juridique, DPO, sécurité) 2. Analyse des risques IA Réaliser les analyses de risques par cas d’usage Identifier les risques : biais, hallucinations, dérive, sécurité, incohérences métier Classifier les systèmes selon leur criticité Formaliser les exigences de conformité associées 3. Contrôles et tests IA Exécuter les tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive Documenter les résultats et remonter les non-conformités Contribuer à la préparation des décisions de validation (go / no-go) 4. Documentation et audit Contribuer à la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir les preuves, logs et éléments de conformité Préparer les éléments nécessaires aux audits Assurer la cohérence et la complétude des dossiers 5. Supervision en production Suivre les incidents IA après déploiement Mettre à jour les indicateurs de conformité et de risque Contribuer aux revues périodiques (performance, fiabilité, dérive) Participer à l’amélioration continue des dispositifs de contrôle 6. Traçabilité et registre IA Mettre à jour le registre des systèmes IA Maintenir la journalisation (logs, décisions, prompts) Garantir la conformité des mécanismes de traçabilité Contribuer à l’évolution des standards de traçabilité 7. Suivi de la consommation IA Suivre les usages et la consommation des ressources IA Identifier les usages non conformes ou excessifs Alerter en cas d’écart par rapport aux règles définies Contribuer au pilotage de l’efficience des usages IA 8. Application des politiques IA Appliquer les politiques et guidelines IA Contribuer à leur mise à jour Participer à la sensibilisation des équipes Promouvoir les bonnes pratiques d’IA responsable

Nous recherchons un(e) AI Engineer hands-on pour concevoir, développer et déployer des solutions d’Intelligence Artificielle et d’IA générative à l’échelle du Groupe. Vous interviendrez sur des projets à fort impact métier autour des LLM, copilotes, agents intelligents et solutions d’automatisation , avec un focus sur le développement concret et la mise en production. Dans ce cadre, vous serez responsable de la conception et du déploiement de solutions GenAI (LLM, RAG, agents), du développement d’applications IA robustes en Python , ainsi que de leur intégration aux systèmes et données de l’entreprise (API, bases de données, outils métiers). Vous contribuerez également à la mise en place et à la gestion des API Data/IA, ainsi qu’au maintien d’un registre de modèles (MLflow). Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, Data Engineering et Plateforme afin d’industrialiser les modèles et garantir leur mise en production dans des environnements fiables et performants. Vous serez également impliqué(e) dans le monitoring, l’optimisation continue des solutions et le respect des standards de sécurité, de gouvernance des données et de conformité réglementaire (notamment AI Act). En lien avec les équipes métiers, vous participerez à l’identification et à la co-construction de cas d’usage IA à forte valeur ajoutée.

Architecture portail Aix en Provence Une expérience significative de RAISE, ou de sa stack applicative dans un autre contexte, est un prérequis indispensable au démarrage de la mission (Python, React, Langchain, LangGraph, LangFuse, FastAPI, Celery/Redis, RAGAS, Docling (PDF/OCR), Docker). Mission ; De concevoir les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique de la partie Front du portail IA permettant : De concevoir les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique de la partie Back du portail IA permettant : De concevoir les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique des mécanismes de RAG de la plateforme : Définir ou faire évoluer la chaîne CI/CD permettant de livrer les évolutions du portail IA dans ses quatres environnements (en lien avec les autres équipes en charge de cette problématique à la DSI) La conception et la réalisation de prototypes d’assistants IA "modèle" préconfigurés en fonction des besoins spécifiques remontés par les ambassadeurs IA et les utilisateurs non techniques L'assistance technique et la résolution d'incidents en cas de remontée de dysfonctionnements de la plateforme (support niveau 2 & 3) La mise à jour et l'amélioration de la documentation de la plateforme IA

Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer expérimenté capable de concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production. L’objectif est de développer des applications basées sur l’IA tout en mettant en place des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, MLOps, sécurité, observabilité). Vos missions Concevoir et déployer des solutions et fonctionnalités basées sur l’IA . Construire et maintenir des pipelines de traitement de données . Industrialiser et monitorer les services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données , la conformité réglementaire (notamment GDPR) et la sécurité des solutions.

Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer expérimenté capable de concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production. L’objectif est de développer des applications basées sur l’IA tout en mettant en place des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, MLOps, sécurité, observabilité). Vos missions Concevoir et déployer des solutions et fonctionnalités basées sur l’IA . Construire et maintenir des pipelines de traitement de données . Industrialiser et monitorer les services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données , la conformité réglementaire (notamment GDPR) et la sécurité des solutions.

Contexte Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA. Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement. Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences. Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Vos missions : Concevoir et développer des API et microservices exposant des fonctionnalités IA ou consommant des modèles ML. Optimiser les performances, la sécurité et la scalabilité des services (haute volumétrie, temps réel). Intégrer des modèles d'IA dans des pipelines de production (REST, gRPC, batch, streaming). Participer à la conception d'architectures orientées ML Ops. Créer, optimiser et maintenir des pipelines CI/CD dédiés à l'IA (tests modèles, déploiements automatisés, gestion versions).

Contexte de la mission Au sein de l’équipe Recommandation, le candidat retenu jouera un rôle clé dans l’exploration et la mise en œuvre de nouveaux algorithmes visant à enrichir nos systèmes de recommandation, essentiels au bon fonctionnement de notre site. La mission consiste à concevoir, prototyper et valider des solutions innovantes reposant sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), afin d’améliorer l’expérience utilisateur et de répondre aux enjeux métier liés à la personnalisation. Vos missions principales seront les suivantes : Veille et innovation autour des systèmes de recommandation : Suivre activement les dernières avancées en IA et ML (Deep Learning, apprentissage par renforcement, etc.). Identifier et évaluer les technologies en lien avec les cas d’usage, notamment en lien avec les Large Language Models (LLM) et l’IA générative, pour définir leur pertinence et leur potentiel d’intégration. Développement et expérimentation : Concevoir, réaliser et tester des Proof of Concept (PoC) et des Minimum Viable Products (MVP) performants et sécurisés, afin de valider la faisabilité technique des solutions envisagées. Cette étape inclut une approche itérative pour maximiser l’efficacité des prototypes. Analyse de données et modélisation : Explorer des jeux de données complexes pour identifier des patterns, insights et opportunités d’amélioration. Concevoir, entraîner et affiner des modèles d’IA adaptés aux cas d’usage métiers, afin d’optimiser la pertinence des recommandations générées. Travail en équipe et partage des connaissances : Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Product Owners et les équipes transverses (notamment AAAI). Comprendre leurs besoins, échanger sur les avancées techniques, et assurer une documentation claire et précise des choix et des résultats obtenus. Intégration et amélioration continue : Travailler avec l’équipe AI Capabilities pour l’intégration et le déploiement des solutions IA sur les plateformes existantes (ML Solution, GenAI Solution). Contribuer à l’évolution des systèmes en intégrant les retours d’expérience et en adaptant les modèles en continu pour garantir leur performance et leur adaptéibilité. Ce poste nécessite une forte capacité d’auto-apprentissage, un esprit d’innovation, ainsi qu’une aptitude à travailler en équipe dans un environnement dynamique et technologique en constante évolution.

Dans le cadre de sa transformation digitale et de l’intégration à grande échelle de l’IA générative, un grand groupe industriel international recherche un AI Chatbot Product Owner . Ce dernier intégrera une organisation dédiée à l’intelligence artificielle, incluant une AI Factory, avec pour objectif de structurer les plateformes, la gouvernance et les standards associés. La mission vise à concevoir et piloter un écosystème d’IA conversationnelle à l’échelle de l’entreprise, comprenant notamment : Microsoft 365 Copilot (agents, Copilot Studio, intégrations M365, RAG…) ChatGPT Enterprise Un ou plusieurs chatbots internes D’autres solutions d’agents ou plateformes IA à venir Les principaux enjeux sont : Clarifier le positionnement et les cas d’usage de chaque outil afin d’éviter les redondances Mettre en place un cadre sécurisé et conforme (IT, sécurité, data, compliance) Favoriser l’adoption et maximiser la valeur business via des cas d’usage concrets et mesurables Assurer l’alignement avec la stratégie IA du groupe et les roadmaps des éditeurs, notamment Microsoft Le Product Owner interviendra au croisement des équipes métiers, IT, sécurité, architecture et AI Factory, avec une forte dimension de vision produit, de gouvernance, de priorisation et de passage à l’échelle. Responsabilités principales Définition de la stratégie Définir et structurer la stratégie autour des chatbots et de Copilot Clarifier le rôle et les usages de chaque solution (Copilot, ChatGPT Enterprise, chatbot interne) Pilotage produit Construire, prioriser et maintenir la roadmap ainsi que le backlog Animer les rituels agiles avec les équipes techniques Gestion de la plateforme Microsoft 365 / Copilot Assurer une veille active sur les évolutions de Copilot (agents, intégrations, RAG) Coordonner avec les équipes IT, sécurité et architecture sur les sujets de configuration, d’accès, de gestion des données, de conformité et de licences Coordination des parties prenantes Faire le lien entre les équipes métiers, IT, sécurité, AI Factory et les partenaires externes Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles Suivi de la performance Définir et piloter les KPIs et OKRs Améliorer en continu les solutions en fonction des usages et des retours utilisateurs

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Dans le cadre du renforcement d’une plateforme applicative innovante orientée IA générative, nous recherchons un Software Engineer disposant d’une expertise poussée en développement backend Python et en intégration de services GenAI au sein d’environnements cloud modernes. La mission s’inscrit dans un contexte de développement et d’industrialisation de la couche applicative IA, avec un fort niveau d’exigence sur la qualité logicielle, la scalabilité, la sécurité, la performance et l’intégration dans une architecture existante orientée microservices. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’évolution de services backend exposés via API, avec un enjeu important autour de l’intégration de composants IA avancés, de la gestion des problématiques synchrones / asynchrones, ainsi que de l’évolution du socle agentique, notamment dans le cadre d’une migration de LangChain vers un framework Google. Responsabilités Concevoir, développer et faire évoluer des microservices backend en Python Exposer des APIs via FastAPI Développer des services robustes en environnement synchrone et asynchrone Concevoir et maintenir des APIs REST performantes et sécurisées Structurer les modèles de données avec Pydantic v2 Intégrer des services IA / GenAI dans l’architecture applicative existante Participer à la conception et à l’orchestration d’architectures microservices Contribuer à la migration et à la rationalisation du framework agentique (transition depuis LangChain vers un framework Google) Intégrer des LLMs via Vertex AI, OpenAI ou Anthropic Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (authentification, validation, filtrage de contenu) Optimiser les performances (haut débit, faible latence) Participer à l’industrialisation des développements (CI/CD, cloud-native)