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Chef de Projet Transformation Senior – Infogérance IT (H/F) Nous recherchons un Chef de Projet Transformation Senior pour le compte d'un de nos clients du secteur financier dans le cadre d'un projet de transformation de l'infogérance bureautique. ContexteDans le cadre du renouvellement d'un contrat d'infogérance bureautique, vous accompagnerez la transition vers un nouveau modèle de services. Vous interviendrez sur le pilotage de la transformation, la gouvernance du prestataire et l'amélioration continue des services de support aux utilisateurs. Vos missionsPiloter la transition vers le nouveau prestataire Mettre en place la gouvernance du contrat et animer les instances de pilotage Coordonner les équipes internes et le prestataire Suivre les SLA, KPI, les coûts et les engagements contractuels Produire les reportings et les supports de pilotage Accompagner les projets d'évolution, notamment autour du LiveChat et de l'Intelligence Artificielle Profil recherchéExpérience confirmée en gestion de projets IT Expérience en pilotage de contrats d'infogérance, TMA ou TRA Bonne maîtrise des référentiels ITIL Expérience du pilotage de fournisseurs et de la gouvernance de services IT Maîtrise de Jira et Confluence Une connaissance de Microsoft 365, Nexthink ou de projets d'IA appliqués au support est un plus Informations pratiquesDémarrage : Dès que possible Lieu : Paris Présence : Temps plein Freelance

Nous accompagnons un acteur international de référence dans le développement de solutions innovantes pour les systèmes électroniques complexes (SoC – System on Chip). Ses technologies sont utilisées dans des secteurs de pointe tels que l'automobile, les télécommunications, l'intelligence artificielle, les objets connectés ou encore les infrastructures cloud. Dans le cadre du renforcement de ses équipes R&D, nous recherchons un Design Verification Engineer passionné(e) par la vérification RTL et les environnements de développement de nouvelle génération. Au sein d'une équipe d'experts, vous intervenez sur la conception et la validation d'outils destinés aux flux d'assemblage de SoC les plus avancés. Votre rôle consiste à garantir la fiabilité, la qualité et la robustesse des solutions développées, tout en contribuant à l'amélioration continue des méthodes de vérification et des processus d'ingénierie. Vos missions - Définir, développer, documenter et exécuter les campagnes de vérification basées sur simulation autour d'un Register Bank Compiler. - Développer un framework Python permettant la génération automatique de Test Benches SystemVerilog et/ou UVM. - Concevoir et maintenir les environnements de tests compatibles avec les principaux simulateurs RTL (Cadence, Synopsys, Siemens). - Améliorer les chaînes d'intégration continue, renforcer l'automatisation des tests et faire évoluer les indicateurs de qualité. - Participer à l'évolution des méthodologies de vérification et des bonnes pratiques de développement. - Collaborer étroitement avec les équipes de développement afin d'identifier les besoins de validation des outils EDA. - Participer aux revues de code et aux tests unitaires afin de garantir un haut niveau de qualité logicielle. - Utiliser les outils collaboratifs tels que Jira et Confluence pour assurer le suivi des développements.

Nous recherchons avant tout un expert OpenShift AI. Si vous avez une expérience solide sur OpenShift AI (RHODS), l'administration de plateformes IA et les environnements MLOps, cette opportunité est faite pour vous. Vos missions Administration et exploitation d'une plateforme OpenShift AI. Maintien en conditions opérationnelles (RUN), supervision et gestion des incidents. Administration des clusters OpenShift / Kubernetes. Déploiement et industrialisation des environnements IA. Mise en œuvre des pratiques GitOps, Helm, ArgoCD et Tekton. Administration des environnements GPU et accompagnement des équipes Data Science. Automatisation, documentation et transfert de compétences.

En tant qu'AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d'usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d'équipes agiles et pluridisciplinaires, en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d'un fort esprit analytique, de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d'un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches, gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d'un solide bagage en software engineering, vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables, principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l'aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données, de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l'industrialisation des modèles ML, incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d'usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d'évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d'embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

Lead Engineer / Expert OpenShift AIMétiers Pilotage de projet ou de programme Spécialités technologiques Stockage Infrastructure gitOps MLOps AI Compétences Technologies et Outils PrometheusKubernetesGrafanaCI/CDVMware Langues Anglais Description et livrables de la prestation Contexte Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, nous recherchons un expert technique OpenShift AI capable d'intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation de la plateforme. Le consultant intégrera une équipe existante et jouera un rôle clé dans : l'accompagnement des équipes d'exploitation ; la montée en compétence du Service Owner ; la structuration des activités ; la formation des équipes. Un audit, un cadrage ainsi qu'une roadmap de transformation et d'automatisation seront réalisés en amont par un expert interne. Le consultant interviendra ensuite dans la mise en œuvre de cette feuille de route, tout en assurant les activités d'exploitation et le transfert de compétences. Anglais opérationnel obligatoire : le consultant doit savoir s'exprimer à l'oral et à l'écrit. Missions principales Exploitation & administration OpenShift AI Le consultant interviendra sur : L'administration et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI. Le traitement des incidents et demandes de support. La supervision des environnements Kubernetes/OpenShift. Les opérations de patching et de montée de version. La gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements. La gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme. Infrastructure & plateforme Activités attendues : Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal. Gestion des ressources GPU. Administration du stockage et de la persistance des données. Gestion des composants réseau OpenShift : Ingress ; Network Policies ; exposition des services. OpenShift AI & MLOps Interventions sur : Administration des Data Science Projects et Workbenches. Gestion des services de Model Serving (ModelMesh). Déploiement et exploitation de pipelines ML. Gestion et optimisation des ressources GPU pour les usages IA. Accompagnement des équipes Data Science et IA. Automatisation & industrialisation Le consultant devra contribuer à : La mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD. Le déploiement d'applications via Helm. L'administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton. L'automatisation des opérations récurrentes. La participation aux projets de transformation et d'industrialisation de la plateforme. Formation & accompagnement Le consultant aura également un rôle de transmission : Formation des équipes en charge du RUN. Accompagnement et montée en compétence du Service Owner. Structuration des activités. Documentation des procédures et bonnes pratiques. Réalisation des transferts de connaissances vers les équipes d'exploitation. Livrables attendus Plateforme OpenShift AI maintenue en conditions opérationnelles. Traitement et suivi des incidents et demandes de support. Mise en œuvre des actions d'automatisation et d'industrialisation. Documentation des procédures et bonnes pratiques. Transfert de compétences auprès des équipes RUN et du Service Owner. Accompagnement à la mise en œuvre de la roadmap de transformation. Expertise souhaitée Compétences techniques indispensables : Expertise confirmée sur OpenShift / Kubernetes. Expérience significative sur OpenShift AI (obligatoire). Expérience sur des environnements MLOps / IA. Bonne compréhension des architectures IA et des environnements GPU. Expérience en automatisation, industrialisation et CI/CD. Capacité à intervenir sur des sujets de RUN et de transformation.

Au sein d'un environnement grand compte, vous intervenez sur l'exploitation, l'amélioration continue et l'évolution des solutions Microsoft collaboratives et du poste de travail. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Exploitation et maintien en conditions opérationnellesAssurer le bon fonctionnement des solutions et produits avec une approche proactive. Prendre en charge, qualifier, dispatcher et résoudre les incidents. Gérer les problèmes et participer à leur résolution durable. Garantir le maintien en condition opérationnelle des environnements en veillant notamment aux sujets d'obsolescence et de sécurité. Pilotage de la performance et amélioration continueMettre en place des outils de monitoring et des indicateurs de suivi. Mesurer la performance, la qualité de service et les usages. Contribuer aux initiatives autour de l'intelligence artificielle. Piloter les plans d'amélioration continue afin d'optimiser les services rendus aux utilisateurs. Coordination et gestion des évolutionsCoordonner les travaux et les sujets du backlog : cadrage, objectifs, enjeux, livrables, planning et gestion des risques. Animer la relation avec les partenaires et assurer le suivi des priorités ainsi que des rituels de gouvernance. Anticiper et maîtriser les impacts des changements sur le poste de travail en tenant compte des usages des utilisateurs.

Vous évoluerez au sein d'une équipe globale d'une dizaine de personnes, avec une organisation ancrée dans les principes Agiles (sprints de 2 semaines). Au quotidien, vous travaillerez en collaboration très étroite au sein d'une squad resserrée comprenant 4 autres développeurs et un Product Manager (qui assure le rôle de Product Owner). L'esprit d'entraide, la communication et la capacité à collaborer de manière fluide entre pairs sont des critères déterminants pour réussir dans ce rôle. Nous recherchons un profil Fullstack avec une appétence forte pour le frontend. - Frontend (Expertise exigée) : Maîtrise avancée de Vue.js. Vous serez parfaitement autonome sur cette technologie et capable de tirer l'équipe vers le haut sur les pratiques front. - Backend (Connaissance opérationnelle) : Bonne maîtrise de NestJS pour intervenir efficacement sur la partie backend (une expertise pointue n'est pas primordiale, mais vous devez être à l'aise pour collaborer sur le back). - Innovation : Vers le "Développeur Augmenté" (IA SDLC). C'est un parti pris fort de notre équipe d'ingénierie : nous intégrions l'IA au cœur de nos processus de développement. Vous maîtrisez déjà l'utilisation de l'IA pour augmenter votre productivité dans vos tâches de développement quotidiennes (via l'intégration de workflows IA SDLC - Software Development Life Cycle).Ou vous êtes profondément curieux(se) et passionné(e) par ce sujet, et vous êtes prêt(e) à monter très rapidement en compétence pour intégrer ces nouveaux outils dans vos habitudes de code.

🌍 Contexte de la missionDans le cadre de la transformation digitale de sa Direction des Achats Groupe, notre client recherche un(e) Responsable Transformation Data Achats afin de piloter la stratégie Data Achats et d'accélérer la création de valeur grâce à l'exploitation des données. Rattaché(e) au Directeur des fonctions support Achats, vous serez le/la référent(e) Data de la fonction Achats auprès des équipes Data, Digital et Métiers. 🎯 Vos missions📌 Pilotage de la stratégie Data AchatsDéfinir et piloter la feuille de route Data de la fonction Achats Groupe. Déployer les standards Data applicables aux différentes entités. Assurer le suivi de la roadmap et des livrables associés. Préparer et animer les instances de gouvernance Data Achats. 🗂️ Gouvernance et qualité des donnéesMettre en place la gouvernance des données Achats. Définir les rôles et responsabilités associés (Data Owners, Data Stewards…). Piloter l'amélioration de la qualité des données fournisseurs, contrats, dépenses et catégories achats. Structurer les référentiels communs et contribuer à leur intégration dans les solutions de Master Data Management du Groupe. Mettre en place les indicateurs de suivi de la qualité des données. 📊 Pilotage de la performance AchatsSuperviser la conception et l'évolution des tableaux de bord Groupe. Garantir la fiabilité des KPI Achats. Accompagner le suivi des indicateurs clés : analyse des dépenses (Spend Analysis), économies réalisées (Savings), couverture contractuelle, performance fournisseurs, risques fournisseurs, conformité achats, performance ESG fournisseurs. 💡 Développement des solutions Data & AnalyticsPiloter le développement de solutions de Business Intelligence et d'analyse de données. Développer les usages autour de : Data Visualisation, Self-Service Analytics, Spend Analytics, IA générative appliquée aux Achats, Machine Learning. Collaborer avec les équipes IT et Data afin d'assurer la mise en œuvre des solutions. 🔄 Transformation digitale des outils AchatsAccompagner la transformation Data des outils Achats : ERP, solutions Source-to-Pay, Supplier Management, Contract Management, outils d'analyse des dépenses. Participer aux projets de déploiement internationaux. 🤖 Innovation Data & IAIdentifier et évaluer les opportunités liées à : l'intelligence artificielle, l'IA générative, l'automatisation, la Data Science, les assistants IA. Piloter des Proofs of Concept et contribuer à l'industrialisation des solutions créatrices de valeur. 🤝 Conduite du changement & managementAcculturer les équipes Achats aux enjeux Data. Développer les compétences analytiques des utilisateurs. Construire et déployer des plans de formation. Animer une communauté Data Achats internationale. Manager une équipe composée de ressources internes et externes (Business Analyst, PMO, Data Analyst). 🛠️ Environnement techniqueVous évoluerez dans un environnement composé notamment de : Power BI, SAP, Ivalua, SQL, Azure Data Platform, Microsoft Fabric, Databricks, solutions de Business Intelligence et d'Analytics, technologies autour de l'IA générative et des assistants IA.

Contexte Dans le cadre de la transformation de sa plateforme API, l'organisation fait évoluer son modèle de gestion d'un mode centralisé vers un modèle fédéré afin d'améliorer l'agilité, de réduire les délais de mise sur le marché (Time to Market) et d'optimiser les coûts. Plusieurs initiatives d'automatisation et de self-service ont été lancées pour accompagner les projets nécessitant l'utilisation d'APIs. Le Chef de Projet API Automation sera chargé de piloter l'intégration et le déploiement des outils d'automatisation au sein du cycle de développement et des plateformes technologiques de l'entreprise. Missions principales Le Chef de Projet API Automation est responsable de la coordination, du pilotage et de la mise en œuvre des solutions d'automatisation identifiées, prototypées et majoritairement testées. Pilotage du projet Définir et maintenir le planning global du projet. Coordonner les équipes techniques et fonctionnelles impliquées. Assurer le respect des objectifs, des délais et des livrables. Identifier, suivre et gérer les risques, dépendances et points de blocage. Organiser et animer les réunions de suivi, ateliers et comités de projet. Mise en œuvre des solutions d'automatisation Piloter l'intégration des outils suivants : Automatisation des proxies API Création automatique de proxies API. Ajout automatisé de nouveaux consommateurs (consumers). Automatisation basée sur l'IA Génération automatique de fichiers Swagger. Génération automatique des spécifications API. Génération de code API à partir des spécifications. Automatisation des tests API. Communication et gouvernance Assurer une communication régulière avec l'ensemble des parties prenantes. Produire les comptes rendus de réunions. Préparer les communications de pilotage et d'escalade destinées au management. Garantir l'alignement des équipes autour des objectifs du projet. Livrables attendusPlanification et suivi Planning détaillé incluant les tâches, ressources et jalons. Feuille de route projet basée sur les contributions des équipes. Reporting Rapports hebdomadaires comprenant : Avancement du projet Réalisations majeures Risques et incidents Plans d'actions et mesures correctives Gouvernance Invitations et organisation des réunions. Comptes rendus et documentation des ateliers. Communications formelles auprès des parties prenantes. Environnement technologiqueGestion de projet Jira Confluence DevOps & CI/CD Git Jenkins XL Deploy Plateforme de développement Backstage Intelligence artificielle GitHub Copilot Gemini Code Assist Solutions d'agents IA (Agentic AI) Cloud AWS Google Cloud Platform (GCP) Gestion des APIs Kong Apigee Observabilité Dynatrace

ContexteDans le cadre du développement et de l'évolution de produits digitaux à dominante Finance, nous recherchons un(e) Tech Lead Full Stack pour accompagner la conception, le développement et l'amélioration continue de plusieurs applications. Ce poste combine des responsabilités techniques, d'accompagnement des équipes et de contribution à l'évolution des pratiques d'ingénierie. MissionsAu sein d'une organisation Agile, vous interviendrez en tant que référent technique et contribuerez à la réussite des projets à travers les missions suivantes : Concevoir, développer et faire évoluer les applications Full Stack. Accompagner les équipes de développement sur les choix techniques et les bonnes pratiques. Collaborer étroitement avec les Product Managers afin de concevoir, développer et valider les nouvelles fonctionnalités. Mettre en place, suivre et optimiser le monitoring technique des applications ainsi que les indicateurs FinOps. Participer à la définition et à l'amélioration de l'architecture technique des produits. Contribuer à la conception d'outils, de frameworks et de composants réutilisables afin de favoriser l'industrialisation des développements. Participer à l'amélioration continue des pratiques d'ingénierie et à la diffusion des bonnes pratiques au sein des équipes. Accompagner les équipes produit dans la structuration des besoins et la formalisation des spécifications lorsque cela est nécessaire. Favoriser la collaboration entre les équipes techniques et fonctionnelles en apportant une expertise technique et un rôle de conseil. Contribuer à l'intégration de solutions d'intelligence artificielle dans le cycle de développement afin d'améliorer la qualité, la productivité et l'automatisation des processus. Environnement techniqueCompétences requisesNestJS : bonne maîtrise Vue.js : bonne maîtrise Kafka : bonne maîtrise Kubernetes : connaissances opérationnelles LanguesAnglais professionnel

Le poste s'inscrit au sein de l'équipe BigData du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission de concevoir, implémenter et administrer une infrastructure Cloud Hybride. Une expertise approfondie est requise sur l'environnement Cloud Public : Google Cloud Plateforme ainsi que sur les infrastructures On-Premise. PÉRIMÈTRE D'INTERVENTION : Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. MISSIONS PRINCIPALES : Participer à la mise en œuvre et l'optimisation de la plateforme Cloud pour permettre une bonne exploitabilité. Développer et maintenir l'infrastructure as code (IaC) avec Terraform / Terragrunt Automatiser et maintenir les pipelines CI/CD des projets Cloud (GitLab) Collaborer avec les équipes applicatives, infrastructure et DevOps pour définir et implémenter les bonnes pratiques GROUPE. Documenter les procédures d'implémentation, d'utilisation et d'exploitation. Mettre en place des solutions d'alerting et de monitoring avancées (Prometheus, Grafana, ELK, Google Cloud Observability) Assurer le maintien en conditions opérationnelles en mode GitOps. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Cloud et Infrastructure : GCP, Kubernetes, Openstack, Openshift, Docker Développement et Automatisation : Terraform, Terragrunt, Python, SQL, Ansible, Jenkins, GitLab CI, Kestra, Artifactory (Jfrog) Gestion des secrets et authentification : Vault Base de données : PostgreSQL Observabilité : GCP observability, ELK, Prometheus, Grafana, Xray/Trivy

Nous accompagnons un acteur international de référence dans le développement de solutions innovantes pour les systèmes électroniques complexes (SoC – System on Chip). Ses technologies sont utilisées dans des secteurs de pointe tels que l'automobile, les télécommunications, l'intelligence artificielle, les objets connectés ou encore les infrastructures cloud. Dans le cadre du renforcement de ses équipes R&D, nous recherchons un Design Verification Engineer passionné(e) par la vérification RTL et les environnements de développement de nouvelle génération. Au sein d'une équipe d'experts, vous intervenez sur la conception et la validation d'outils destinés aux flux d'assemblage de SoC les plus avancés. Votre rôle consiste à garantir la fiabilité, la qualité et la robustesse des solutions développées, tout en contribuant à l'amélioration continue des méthodes de vérification et des processus d'ingénierie. Vos missions - Définir, développer, documenter et exécuter les campagnes de vérification basées sur simulation autour d'un Register Bank Compiler. - Développer un framework Python permettant la génération automatique de Test Benches SystemVerilog et/ou UVM. - Concevoir et maintenir les environnements de tests compatibles avec les principaux simulateurs RTL (Cadence, Synopsys, Siemens). - Améliorer les chaînes d'intégration continue, renforcer l'automatisation des tests et faire évoluer les indicateurs de qualité. - Participer à l'évolution des méthodologies de vérification et des bonnes pratiques de développement. - Collaborer étroitement avec les équipes de développement afin d'identifier les besoins de validation des outils EDA. - Participer aux revues de code et aux tests unitaires afin de garantir un haut niveau de qualité logicielle. - Utiliser les outils collaboratifs tels que Jira et Confluence pour assurer le suivi des développements.

🏢 Description de lʼentreprise Acteur majeur de la presse quotidienne d'information, l'entreprise poursuit sa transformation numérique afin d'offrir une expérience de lecture rapide, fiable et performante. La direction technique réunit environ 65 développeur·ses organisé·es en Feature Teams. L'un des enjeux majeurs à venir consiste à faire évoluer une stack historique vers un socle frontend plus moderne, mutualisé et adapté aux nouveaux usages de l'intelligence artificielle. 💼 Description du poste Votre mission : prendre le lead sur les sujets frontend d'un produit à très forte audience, tout en préparant sa future migration vers une stack JavaScript et TypeScript plus moderne. Vous rejoindrez une Feature Team composée de trois développeur·ses frontend, trois développeur·ses backend. Vos responsabilités : Développer et maintenir les interfaces avec un haut niveau d'exigence en matière de qualité, de tests et de maintenabilité. Piloter les enjeux de performance web et de Core Web Vitals. Participer aux choix d'architecture et à la future migration vers une nouvelle stack, avec Astro comme piste privilégiée. Faire évoluer le Design System avec Storybook, en collaboration avec les équipes Produit et Design. Définir les standards frontend et accompagner les autres développeur·ses dans leur adoption. Utiliser quotidiennement des agents et copilotes de code, tout en sachant comprendre, challenger et expliquer le code généré. Contribuer progressivement à l'animation d'une communauté frontend transverse. Environnement technique : JavaScript Vanilla, Sass, Webpack, Storybook, Git, intégration continue, tests unitaires et d'intégration. La trajectoire cible s'oriente vers JavaScript, TypeScript et un framework moderne.

Description: Mission de Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.

Le poste vise à recruter un Data Scientist expérimenté capable de concevoir et industrialiser des solutions d'IA générative à forte valeur ajoutée métier. L'enjeu principal est de développer des workflows LLM complexes et de les déployer en production dans un cadre industriel structuré. Le candidat devra faire le pont entre les équipes métier et IT, en traduisant les besoins fonctionnels en solutions techniques performantes. Une expertise solide en IA générative, en développement d'API, en évaluation de modèles et en bonnes pratiques de software engineering est attendue, ainsi qu'une capacité à travailler en mode Agile au sein d'une squad dédiée. Développement Python orienté production (architecture, packaging, bonnes pratiques) Développement d'API (REST/GraphQL, frameworks comme FastAPI/Flask) Développement d'API (REST/GraphQL, FastAPI/Flask) Développement Python orienté production (architecture, packaging, tests) Travail en équipe / collaboration en squad Agile Modélisation ML classique (supervisé, non supervisé) Préparation et gestion de données (feature engineering, qualité des données) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typage) CI/CD pour services d'IA (GitHub Actions, GitLab CI, bonnes pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, orchestration type Kubernetes) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI Platform) Préparation & gestion de données (feature engineering, qualité, ETL) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linters, type hints) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions avec pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, Kubernetes ou équivalents) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS/GCP managed IA services, Bedrock) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typing) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions, pipelines MLOps) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, tools) RAG / retrieval augmenté & bases de vecteurs (Faiss, Pinecone, etc.) Évaluation spécifique des LLM (benchmarks, human eval, red‑teaming) Monitoring / observabilité des modèles et services LLM en production Outils d'orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex ou équivalents) RAG / retrieval augmenté & vector DB (Faiss, Pinecone, embeddings en production) Évaluation spécifique LLM (benchmarks, human eval, red-teaming, metrics LLM) Monitoring / observabilité des modèles & services IA (drift, qualité des réponses, alerting) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, outils) RAG / retrieval augmenté & vector DB (mise en production) Monitoring / observabilité des modèles et services IA en production Analyse et modélisation de problèmes complexes dans un contexte LLM Pensée systémique appliquée à des workflows IA end‑to‑end Rigueur scientifique & esprit critique pour l'évaluation des LLM Vulgarisation & pédagogie vers métiers et IT Recueil et reformulation des besoins métier en spécifications techniques pour IA générative