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Contexte de la missionDans le cadre du développement et de l'industrialisation des usages de l'Intelligence Artificielle Générative, nous recherchons un Consultant IA Générative spécialisé sur Claude d'Anthropic. Le consultant accompagnera les équipes métier et IT dans l'identification, la conception, l'intégration et l'optimisation de cas d'usage exploitant les modèles Claude. Missions principalesRecueillir et analyser les besoins métier liés à l'IA générative. Identifier les cas d'usage pertinents pour l'utilisation de Claude / Anthropic. Concevoir et optimiser des prompts adaptés aux différents cas d'usage. Expérimenter et évaluer les capacités des modèles Claude. Mettre en place des POC et contribuer à leur industrialisation. Concevoir des solutions exploitant les API et modèles d'Anthropic. Participer à l'intégration de Claude dans les applications et outils existants. Travailler sur des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Participer à la mise en place de systèmes exploitant les bases documentaires et/ou vectorielles. Évaluer la qualité, la pertinence et la fiabilité des réponses générées par les modèles. Mettre en place des mécanismes de contrôle, de sécurité et de gouvernance des usages IA. Documenter les solutions et accompagner les équipes dans leur adoption. Assurer une veille sur les évolutions des modèles et fonctionnalités Anthropic.

Contexte : Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist IA confirmé capable d'intervenir de manière autonome sur des problématiques de Machine Learning, Computer Vision et traitement automatisé de documents. Le consultant intégrera un environnement technique exigeant, en collaboration étroite avec les équipes métiers et les équipes spécialisées en IA. Il interviendra notamment sur des sujets de reconnaissance de formulaires, traitement d'images, reconnaissance d'écriture manuscrite et évaluation de modèles de vision et de langage. La mission sera réalisée en environnement sécurisé, avec de fortes exigences en matière de confidentialité, reproductibilité, traçabilité et qualité des traitements. Missions : Concevoir et développer des pipelines de Machine Learning / Deep Learning dédiés au traitement automatisé de documents. Prétraiter et analyser des images : redressement, binarisation, recalage et alignement de formulaires. Réaliser la segmentation, détection et extraction de zones d'intérêt sur des documents. Mettre en œuvre des solutions de reconnaissance d'écriture manuscrite (OCR / HTR). Étudier et exploiter des modèles Vision-Language (VLM) : prompting, évaluation et, selon les besoins, fine-tuning de modèles open-weight. Comparer différentes architectures et approches afin d'identifier les modèles les plus adaptés aux différents types de variables. Concevoir des métriques d'évaluation adaptées aux cas d'usage, analyser les performances et caractériser les erreurs. Mettre en place des mécanismes de score de confiance et de gestion de l'incertitude. Automatiser la comparaison des résultats produits par les modèles avec les données de référence. Développer des pipelines reproductibles permettant de générer les sorties attendues et d'automatiser les contrôles qualité. Assurer la mise en production et l'industrialisation des modèles dans un environnement conteneurisé. Utiliser des infrastructures GPU et des environnements de type Kubernetes / stockage objet S3. Assurer le suivi des expérimentations et des modèles avec des pratiques MLOps, notamment via MLflow. Produire un code source versionné, documenté, lisible et reproductible. Rédiger la documentation technique et méthodologique permettant la réappropriation des travaux par les équipes internes. Présenter les résultats et restituer les travaux auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Contexte Dans le cadre de ses ambitions à horizon 2030, l'entreprise souhaite renforcer l'efficacité opérationnelle de ses métiers et accompagner ses enjeux de souveraineté énergétique, de flexibilité et de transition vers les gaz renouvelables. La Data et l'IA constituent des leviers majeurs pour accompagner ces transformations, améliorer l'efficacité opérationnelle des métiers et optimiser les performances économiques de l'entreprise. Une étude lancée début 2026 a permis d'analyser les usages Data & IA actuels et futurs, l'architecture et la gouvernance existantes, et de définir une trajectoire cible de transformation. Le programme vise désormais à concrétiser cette trajectoire à travers la modernisation du patrimoine Data & IA, la convergence vers une plateforme cible moderne, le développement des usages IA et l'accompagnement des métiers dans cette transformation. Mission Le/la Pilote de Programme Transformation Data & IA est responsable du pilotage global de la transformation, de la trajectoire stratégique jusqu'à sa mise en œuvre opérationnelle. Il/elle pilote notamment la modernisation et la migration d'applications historiques vers la plateforme cible, ainsi que leur décommissionnement, tout en garantissant l'appropriation des nouveaux usages par les métiers. Le poste combine une dimension stratégique, opérationnelle et transverse, avec une forte composante de conduite du changement. Principales responsabilités1. Piloter la trajectoire de transformation Traduire les conclusions de l'étude préalable en feuille de route opérationnelle. Structurer et prioriser les différents chantiers Data & IA. Piloter le planning, le budget, les ressources, les risques et les dépendances. Préparer les arbitrages et assurer le reporting auprès des instances de gouvernance. Garantir l'alignement avec les enjeux métiers, SI, architecture, cybersécurité et souveraineté. 2. Piloter la modernisation et la migration des applications Réaliser / piloter les études détaillées de migration des applications existantes. Cartographier les applications, données, interfaces, dépendances et usages. Construire les business cases et définir les vagues de migration et la roadmap associée. Piloter les migrations vers la plateforme cible, en coordination avec les équipes techniques et métiers. Sécuriser les reprises de données, tests, bascules et plans de retour arrière. 3. Piloter les usages Data & IA Structurer et prioriser le portefeuille de cas d'usage. Accompagner les métiers dans l'identification des opportunités Data & IA. Favoriser le passage des expérimentations à l'industrialisation. Suivre la valeur métier et les bénéfices générés. Veiller à la cohérence entre les nouveaux usages et la plateforme cible. 4. Conduire le changement et l'adoption Définir et mettre en œuvre la stratégie de conduite du changement. Identifier les impacts sur les métiers et les utilisateurs. Piloter communication, acculturation et formation. Suivre l'adoption des nouvelles solutions et accompagner les résistances au changement. Garantir une transition réussie lors du remplacement des applications historiques. 5. Animer la gouvernance et les parties prenantes Mettre en place et animer les instances de gouvernance du programme. Coordonner les parties prenantes métiers, IT, architecture, cybersécurité, Data, équipes du groupe, partenaires technologiques et intégrateurs. Préparer les dossiers d'arbitrage et faciliter la prise de décision. Maintenir un alignement permanent entre vision stratégique, enjeux métiers et réalisation opérationnelle. Compétences requisesExpertise confirmée (+10 ans) CompétenceNiveauPilotage de programme : planning, budget, risques, ressources, dépendancesExpert (+10 ans)Pilotage d'une transformation SI/Data de bout en bout, de la stratégie à l'industrialisationExpert (+10 ans)Compréhension des architectures Data, plateformes et systèmes d'informationExpert (+10 ans)Compréhension des enjeux IA et de leur industrialisationExpert (+10 ans)Construction de business cases et pilotage de la valeurExpert (+10 ans)Maîtrise des enjeux de gouvernance, sécurité et souveraineté des donnéesExpert (+10 ans)Connaissance des enjeux de conformité, d'éthique et de maîtrise des risques liés à l'IAExpert (+10 ans)Maîtrise des méthodes de conduite du changementExpert (+10 ans) Compétences comportementales et transverses CompétenceRequisLeadership transverse et capacité à fédérerOuiForte capacité d'accompagnement du changementOuiAptitude à dialoguer avec des interlocuteurs métiers, techniques et dirigeantsOuiCapacité à prioriser et à obtenir des arbitragesOuiEsprit structuré, pragmatique et orienté résultatsOuiExcellentes capacités de communication et de synthèseOui

Description du poste Dans le cadre du développement et de l'encadrement des usages de l'intelligence artificielle générative au sein de la banque, le groupe souhaite renforcer ses capacités d'évaluation, de qualification et de sécurisation des LLM. Les LLM sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans l'évaluation des LLM, afin de définir et de mettre en œuvre des méthodologies d'évaluation, de benchmark et de red teaming des modèles d'IA générative utilisés, testés ou envisagés par le groupe. Cette mission s'inscrit dans une démarche de gouvernance des modèles d'IA, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Principaux objectifs Définir et mettre en œuvre un cadre d'évaluation des LLM adapté aux enjeux de la banque. Évaluer les performances, limites, risques et comportements des modèles d'IA générative. Réaliser des benchmarks comparatifs entre différents LLM, qu'ils soient internes, open source ou fournis par des éditeurs. Concevoir et exécuter des campagnes de red teaming pour identifier les vulnérabilités, biais, hallucinations et comportements indésirables. Contribuer à la sélection, la validation et la qualification des modèles LLM avant usage ou mise en production. Produire des analyses objectives permettant d'éclairer les décisions métiers, techniques, risques et conformité. Participer à l'industrialisation des processus d'évaluation des LLM dans le cycle de vie des modèles d'IA. Contribuer à la constitution de jeux de tests, métriques, référentiels d'évaluation et outils de suivi. Activités principalesÉvaluation des LLM Définir les protocoles d'évaluation adaptés aux cas d'usage d'IA générative de la banque. Identifier les métriques pertinentes pour mesurer la qualité des réponses générées : exactitude, pertinence, cohérence, complétude, factualité, robustesse, sécurité, explicabilité et conformité. Évaluer les capacités des modèles sur différents types de tâches : résumé, extraction d'information, classification, question-réponse, génération de texte, analyse documentaire, raisonnement, traduction ou reformulation. Mettre en place des jeux de tests représentatifs des usages métiers bancaires. Analyser les performances des modèles selon différents contextes, langues, domaines métiers et niveaux de complexité. Identifier les limites fonctionnelles et techniques des modèles testés. Documenter les résultats d'évaluation et formuler des recommandations. Benchmark LLM Concevoir et conduire des benchmarks comparatifs entre plusieurs modèles LLM. Comparer les modèles selon des critères de performance, coût, latence, robustesse, sécurité, empreinte technique et conformité. Tester différents modèles propriétaires, open source ou internes selon les contraintes du groupe. Mettre en place des grilles d'analyse permettant d'aider au choix des modèles selon les cas d'usage. Évaluer l'impact de différents paramètres : prompt, température, taille de contexte, modèle d'embedding, architecture RAG, fine-tuning ou quantization. Produire des rapports de benchmark clairs, exploitables par les équipes métiers, data, IT, sécurité et conformité. Participer à la définition de standards internes pour la comparaison et la qualification des LLM. Red teaming et sécurité des LLM Définir et exécuter des scénarios de red teaming adaptés aux risques liés à l'IA générative. Tester la résistance des modèles face aux attaques de type prompt injection, jailbreak, data leakage, contournement de garde-fous, génération de contenu inapproprié ou non conforme. Identifier les risques d'hallucination, de biais, de toxicité, de désinformation ou de réponses dangereuses. Concevoir des corpus de prompts adversariaux adaptés aux contextes bancaires et réglementaires. Évaluer la capacité des modèles à respecter les politiques internes, les règles de conformité et les contraintes de sécurité. Analyser les vulnérabilités détectées et proposer des mesures de mitigation. Collaborer avec les équipes sécurité, conformité, risques et architecture pour renforcer le cadre d'usage des LLM. Méthodologie, outillage et industrialisation Mettre en place des outils, notebooks, scripts ou pipelines d'évaluation automatisée. Contribuer à l'industrialisation des campagnes d'évaluation dans le cycle de vie des modèles. Définir des référentiels de métriques et de seuils d'acceptabilité. Construire et maintenir des datasets d'évaluation internes, anonymisés et représentatifs. Participer à l'intégration des résultats d'évaluation dans les outils de gouvernance des modèles, notamment ModelHub v2. Assurer la traçabilité des campagnes d'évaluation, des versions de modèles et des résultats obtenus. Mettre en place des tableaux de bord ou rapports de suivi de la qualité des LLM. Contribuer à la veille technologique sur les méthodes d'évaluation, frameworks de benchmark et pratiques de red teaming LLM. Livrables attendus Cadre méthodologique d'évaluation des LLM adapté aux usages bancaires. Protocoles de test et grilles d'évaluation des modèles d'IA générative. Jeux de tests et datasets d'évaluation documentés. Corpus de prompts de benchmark et de red teaming. Rapports d'évaluation des LLM testés. Rapports de benchmark comparatif entre modèles. Analyses de risques liées aux comportements des LLM. Synthèses des vulnérabilités identifiées lors des campagnes de red teaming. Recommandations de mitigation et plans d'amélioration. Tableaux de bord ou indicateurs de suivi de performance et de sécurité. Scripts, notebooks ou pipelines d'évaluation automatisée. Documentation des métriques, seuils et critères de validation. Recommandations pour la sélection et la mise en production des modèles. Contributions à l'intégration des résultats d'évaluation dans ModelHub v2 ou tout autre outil de gouvernance IA. Supports de présentation à destination des équipes métiers, techniques,

Contexte : Dans le cadre de l'accélération de sa transformation numérique, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Responsable de Programme / Tech Lead IA pour accompagner le développement et l'adoption des usages de l'intelligence artificielle au sein de ses équipes IT. Le consultant évoluera au sein d'un environnement international et interviendra sur des sujets stratégiques liés à la gouvernance IA, au déploiement de solutions d'IA générative, aux LLM, à l'IA agentique et à la sécurité des usages IA. Missions : Piloter les différents chantiers liés à la stratégie IA for Tech et assurer leur suivi opérationnel. Préparer et animer les instances de gouvernance : comités de pilotage, réunions de suivi, ateliers et sessions de planification. Coordonner les contributions des équipes IT, métiers, sécurité, conformité et architecture. Identifier les arbitrages nécessaires, les risques et les alertes, puis les présenter aux parties prenantes concernées. Suivre les projets liés au déploiement des outils IA, aux LLM, aux modèles de consommation et aux architectures IA. Contribuer à la définition et à la mise en œuvre de la stratégie IA agentique. Participer aux travaux autour du déploiement de solutions LLM en environnement maîtrisé / on-premise. Mettre en place et suivre des indicateurs permettant de mesurer l'adoption et la consommation des solutions IA. Produire les synthèses, reportings et supports destinés au management. Alimenter la feuille de route IA et assurer une veille sur les évolutions technologiques, réglementaires et sécuritaires. Participer aux instances de planification et de gouvernance à l'échelle du Groupe. Assurer l'interface entre les différentes entités et équipes impliquées dans les programmes IA.

Dans le cadre de la transformation AI du département, le ou la Chef(fe) de projet transformation AI intervient comme AI Product Owner & Evangelist freelance, intégré(e) aux workflows de l'équipe. Sa mission consiste à cartographier les processus, évaluer la maturité AI, prioriser les cas d'usage selon la méthode RICE, puis cadrer et déployer les solutions retenues. En binôme avec le responsable technique AI, la personne prendra en charge les sujets fonctionnels de manière autonome, notamment sur les axes Product et spécifications, QA, Jira et documentation, ainsi que Design et UX. Elle structurera les besoins, les critères d'acceptation, les workflows et la documentation, tout en évaluant les solutions du marché. Elle animera également des formations, démonstrations et sessions d'accompagnement, produira des retours d'expérience mensuels et contribuera à la gouvernance AI. La mission inclut enfin la formalisation des processus, la transmission des compétences et l'élaboration d'une feuille de route AI à 12 mois.

Nous recherchons actuellement pour l'un de nos clients un développeur applicatif Full stack orienté Intelligence Artificielle. Nous recherchons un personne capable de développer, d'intégrer, de maintenir des solutions digitales au service des métiers en s'appuyant sur les technologies d'Intelligence Artificielle et les outils de développement augmentés tels que GitHub Copilot, Microsoft Copilot, Azure AI et la Power Platform tout en restant dans l'écosystème du client.

Contexte Dans le cadre du chantier IA4IT, mission au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, pour un grand compte du secteur assurance (client anonymisé). L'objectif est de concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique de la plateforme IA. Les enjeux principaux portent sur la robustesse, la scalabilité, la traçabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme, dans un contexte d'exploitation industrielle durable. Rôle et responsabilités principales Conception et mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. Déploiement et configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. Mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associés aux cas d'usage IA. Construction et industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). Intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. Mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. Garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. Contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable. Livrables attendus Architecture technique détaillée de la plateforme. Schémas d'intégration et d'urbanisation. Socle technique déployé et opérationnel. Pipelines CI/CD industrialisés. Documentation d'exploitation et procédures opérationnelles. Recommandations d'industrialisation, de sécurisation et de montée en charge. Dossiers de supervision, d'observabilité et de maîtrise des coûts.

Nous recherchons un Manager de Transition GRC SSI pour assurer la continuité managériale et opérationnelle d'une équipe d'experts sur les sujets Risques Cyber, Résilience SI et Risques Tiers (TPRM/TPCRM). Missions Manager et accompagner une équipe composée de collaborateurs internes et de prestataires ; Organiser l'activité, définir les priorités et assurer le suivi des charges, plannings et engagements ; Piloter les travaux liés à la gestion des risques cyber, à la résilience du SI et aux risques liés aux tiers ; Organiser et animer les comités opérationnels et instances de gouvernance ; Assurer le suivi des plans d'actions, risques, alertes, dépendances et points de blocage ; Challenger les analyses, recommandations et livrables produits par les experts ; Garantir la qualité, la cohérence et la conformité des livrables avec les référentiels et exigences réglementaires ; Produire les indicateurs et reportings à destination du management ; Faciliter la coordination entre les équipes, experts et différentes parties prenantes ; Représenter le management lors des instances de gouvernance ; Accompagner la montée en maturité du dispositif et assurer la passation au futur manager.

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Expert IA disposant d'un doctorat (PhD) en Machine Learning / NLP ou domaine proche, pour rejoindre nos équipes à Paris au sein de projets à forte valeur ajoutée en intelligence artificielle appliquée. Profil PHD EXPERIMENTE ayant plusieurs expériences profesionnelles concrètes CDI de préférence (ouvert aux freelance pour certaines missions) : Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. . Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Projets sur Paris, luxembourg ou Belgique Votre rôle Concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA (NLP, LLM, IA générative) au service de cas d'usage métiers concrets. Participer à la définition des architectures data/IA et aux choix technologiques associés (cloud, outils, librairies). Contribuer à la mise en production des modèles (qualité, performance, robustesse) en lien étroit avec les équipes produit et métier. Intervenir sur tout le cycle de vie des projets : cadrage, POC, expérimentation, déploiement, suivi et amélioration continue. Ce que nous offrons Des projets IA de pointe, avec un fort niveau d'autonomie et de responsabilité. Un environnement stimulant, à l'interface entre R&D, innovation et enjeux business. Un cadre parisien dynamique, au sein d'équipes passionnées par l'intelligence artificielle et son impact concret. 🗼 Comment se passe la suite Trois étapes : un premier entretien avec l'équipe recrutement, une évaluation technique sur des cas proches de ceux que vous rencontrerez et/ou en fonction du besoin clients , et un entretien vidéo asynchrone conduit par un assistant IA. Les résultats de cette dernière étape sont revus par nos équipes avant toute décision.

Dans le cadre de sa mise en conformité au Règlement européen sur l'Intelligence Artificielle (AI Act), le Groupe poursuit les travaux engagés autour de la cartographie des usages IA, de la définition de la gouvernance cible, de la contractualisation, de la sensibilisation et de la mise en conformité des systèmes d'IA à haut risque. Plusieurs chantiers sont déjà engagés et nécessitent désormais une coordination transverse renforcée ainsi qu'une structuration durable de l'organisation cible Le programme mobilise de nombreux acteurs : Conformité/Juridique/DPO/Informatique/IA/Achats/Contrôle Interne… Le Groupe recherche une personne capable d'accompagner la structuration, le pilotage et la gouvernance de ce portefeuille de projet. Dans un contexte de projets pluriannuels déjà engagé, votre rôle consiste à concevoir, proposer, formaliser et piloter l'organisation cible permettant au Groupe • d'assurer sa conformité aux obligations de l'AI Act ; • d'assurer la pérennité de la gouvernance IA ; • de coordonner les différents chantiers de transformation associés ; • de préparer les décisions stratégiques des instances de gouvernance ; • de garantir la cohérence globale entre enjeux réglementaires, métiers, data, éthique, juridiques et technologiques. Interventions sur des sujets à forte visibilité et jouez un rôle clé dans la sécurisation des dispositifs réglementaires du Groupe.

Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.

Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.

Le Business Analyst intervient au sein d'une activité de Trésorerie / ALM d'un grand groupe bancaire, au plus près des équipes Treasury et Front Office. Missions principales : Recueillir et analyser les besoins des équipes métier. Traduire les besoins en spécifications fonctionnelles et règles métier. Participer à l'évolution des outils et processus de Trésorerie / ALM. Analyser les flux entre les systèmes Front Office, Risk, Finance et Back Office. Suivre le cycle de vie des opérations et analyser les anomalies. Piloter ou contribuer aux tests, recettes fonctionnelles et mises en production. Assurer l'interface entre les équipes Métier, IT, Risk, Finance et Operations. Environnement fonctionnel – Treasury / ALM : Liquidité : position de liquidité, funding, liquidity buffer, gaps, stress tests. Risque de taux : IRRBB, gaps de taux, exposition du bilan, stratégies de couverture. Change : expositions en devises et stratégies de couverture. Gestion du bilan et analyse des positions/expositions. Profil recherché : BA avec une bonne compréhension des problématiques Treasury / ALM, capable d'échanger aussi bien avec les équipes métier qu'avec les équipes IT.

Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.