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Contexte de la mission : Dans un contexte d'innovation autour de l'intelligence artificielle et du calcul intensif, vous intervenez sur une infrastructure IT hybride combinant systèmes d'information classiques et plateformes HPC (High Performance Computing). Au sein d'une équipe à taille humaine, vous participez à l'exploitation, au maintien en conditions opérationnelles et à l'évolution d'environnements techniques complexes, intégrant notamment des clusters GPU. Vous évoluez dans un environnement exigeant, couvrant des périmètres variés tels que les systèmes Linux, le stockage, la virtualisation, le réseau et l'automatisation. Responsabilités : - Assurer l'exploitation, la performance et la sécurité des infrastructures (serveurs, HPC, stockage, virtualisation), tout en contribuant à leur évolution ; - Participer à la supervision (monitoring, gestion des incidents) et à l'automatisation des opérations afin d'améliorer la fiabilité des systèmes ; - Collaborer avec l'équipe et apporter un support technique avancé aux utilisateurs internes.

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - 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). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - 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) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - 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). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Dans le cadre de la transformation de ses fonctions de contrôle, un acteur de premier plan du Crédit à la Consommation souhaite définir et structurer sa future Plateforme Risque Cible. L'enjeu est double : moderniser l'infrastructure technologique pour intégrer les opportunités offertes par l'Intelligence Artificielle (automatisation des contrôles) tout en garantissant une conformité stricte aux exigences réglementaires, notamment BCBS 239. La mission s'inscrit dans un environnement transverse, nécessitant une synergie forte entre la Direction des Risques, les équipes Data et l'IT. Objectifs et Périmètre L'objectif central est de réaliser une analyse d'écarts (gap analysis) entre l'existant et la cible, puis de concevoir la feuille de route opérationnelle pour la mise en œuvre du dispositif. Le périmètre prioritaire est le Risque de Crédit, incluant également les risques financiers, de valeur résiduelle et opérationnels. Descriptif des interventions Phase 1 : Diagnostic et Analyse de l'Existant · Recueil des besoins : Animation d'ateliers avec les équipes Risques pour identifier les attentes et les leviers d'amélioration. · Audit des "Pain Points" : Identification des points de friction du dispositif actuel (processus, outils, qualité de donnée). · Benchmark de place : Analyse comparative des pratiques du secteur (organisation, gouvernance) et veille sur les cas d'usage de l'IA dans la gestion des risques. Phase 2 : Définition de la Cible (Target Operating Model) · Scénarios de Plateforme : Proposition de différents scénarios d'architecture et de services pour la plateforme cible. · Gouvernance des Données : Définition de la chaîne de responsabilité, de validation et de gouvernance de la donnée. · Pilotage : Spécification des tableaux de bord de suivi de la qualité des données (du niveau opérationnel jusqu’au Corporate Center). · Organisation & RH : Estimation des besoins en effectifs (FTE) et cartographie des compétences nécessaires pour opérer la cible. Phase 3 : Cadrage Opérationnel et Plan de Déploiement · Feuille de route : Élaboration d'un plan d'actions structuré par chantiers. · Gestion des dépendances : Articulation étroite avec le programme interne spécifique et les impératifs du projet BCBS 239. · Planning & Gouvernance Projet : Définition des jalons clés, des étapes de validation interne et mise en place des instances de pilotage. 4. Livrables attendus · Rapport d’analyse d’écarts et benchmark de place. · Dossier de définition de la plateforme cible et de l’organisation associée. · Schéma de gouvernance et de responsabilité des données. · Feuille de route détaillée (Roadmap) et planning d'implémentation. · Estimation budgétaire et dimensionnement des équipes (FTE). 5. Profil recherché · Expertise Métier : Solide expérience en gestion des risques (Crédit, Valeur Résiduelle, Opérationnel) dans le secteur financier. · Expertise Réglementaire : Maîtrise approfondie des exigences BCBS 239. · Culture Data/IA : Capacité à projeter l'utilisation de l'IA pour l'industrialisation des contrôles métiers. · Soft Skills : Excellence en gestion de projets transverses, capacité à fédérer des interlocuteurs variés (Risque, Finance, IT, Data). · Atout majeur : Expérience opérationnelle dans le secteur du crédit à la consommation automobile (captives).

Au sein de la DSI Corporate d’un grand groupe bancaire, le département Développements Tactiques de la direction Fast Delivery Solutions recrute un Expert Leader Data & IA . Cette direction a pour but de mettre en place des solutions rapides au service de l'ensemble des directions métiers et des fonctions supports, en réponse à des besoins ponctuels ou pérennes. En lien avec les DSI métiers, elle en assure la maintenance et participe à leur éventuelle intégration dans le SI. Pour ce faire, elle met au service des filières métiers une équipe de proximité multi solutions afin de les aider dans leurs travaux ponctuels, la réalisation de POC (Proof Of Concept), de reportings ou bien encore l’automatisation de tâches récurrentes. La mission se situe au sein du département Développements Tactiques qui a pour mission de : Développer des outils en mode commando et en proximité directe avec le métier. Mettre en œuvre des solutions faisant appel à de l’IA générative pour répondre à des besoins métier. Accompagner l’industrialisation de ces solutions dans le parc applicatif des DSI filières. Étudier la possibilité de mise en œuvre de solutions innovantes, au travers d’une veille technologique et d’études d’opportunités. Participer à des évènements et animations de démo ou d’ateliers autour de l’IA ou de la data. L’équipe, actuellement constituée de 19 membres (Data Engineers, Data Scientists et Développeurs FullStack), fonctionne entièrement en mode agile et en proximité avec les métiers. Jeune, dynamique, motivée et très proactive, l’équipe valorise l’entraide et la bonne ambiance. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les soft skills sont donc autant essentielles que les compétences techniques : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. Compétences techniques déjà présentes dans l’équipe : Développement autour de l’IA Générative. Développement Python / Pycharm. Développement Front Angular. Développement de cas d’usage IA générative à destination du business. Développement PySpark / Spark / Scala. Connaissance des plateformes Cloud. Mise en œuvre de workflows sous Alteryx. La mission : L’équipe se voit confier un nouveau programme visant à mettre en œuvre un ensemble de Use Cases faisant appel à de l’IA générative ou consistant à automatiser des traitements. Pour faire face à ce nouveau programme, nous souhaitons renforcer nos compétences avec un AI Engineer confirmé Data & IA . Principales missions : Innovation et réalisation de POCs : assurer la faisabilité technique des cas d’usage, développer des POCs autour de projets IA générative, proposer des solutions innovantes (LLM, prompts, RAG, traitement de données complexes). Industrialisation : en collaboration avec la production applicative et les contributeurs DSI, industrialiser les sujets dont les POCs s’avèrent concluants. Expertise Data & IA Générative : leader techniquement les projets, en s’appuyant sur les technologies internes (plateforme cloud, outils IA, modèles de langage type Gemini). Force de proposition : identifier des axes d’amélioration et proposer des solutions innovantes. Partage de connaissances : contribuer à la montée en compétences collective au sein de l’équipe. Suivi des sujets : assurer une communication claire et synthétique au responsable de l’équipe et aux Product Owners.

Développement Backend Concevoir et développer des fonctionnalités en Java (17+) Produire un code performant, maintenable et testable Interagir avec les bases de données (SQL, JDBC, ORM) Participer à la conception et à l’évolution des architectures applicatives Gérer les mises à jour de schémas SQL et développer des requêtes CRUD Développement Frontend Développer des interfaces utilisateur en React / JavaScript / TypeScript Contribuer à l’évolution de l’architecture front-end Qualité & Industrialisation Mettre en place et maintenir des tests unitaires et d’intégration Participer au refactoring et à l’amélioration continue du code Contribuer aux pipelines CI/CD (Jenkins) Utiliser des outils d’intelligence artificielle pour améliorer la productivité et la qualité du code Collaboration & Documentation Rédiger une documentation claire (interfaces, workflows) Travailler en méthodologie Agile Collaborer avec les équipes techniques et métiers ·

Dans le cadre de la transformation de son système d'information, notre client — grand compte — recherche un Directeur de Projet expérimenté pour piloter en transverse le domaine Référentiel (Tiers, Contrats, Produits). Le prestataire intégrera la DSI et assurera un rôle stratégique à l'interface des équipes métiers, des architectes et des équipes de delivery, dans un contexte de modernisation d'un patrimoine applicatif legacy significatif. Missions principales Structurer et piloter les actions du schéma directeur du domaine Référentiel Sécuriser les décisions d' urbanisation autour des objets métiers clés (Tiers, Contrats, Produits) Piloter les études d'opportunité et de faisabilité en lien avec les enjeux de modernisation Piloter les contributions DSI aux études conduites par la MOA Expérimenter un POC IA appliqué à l'analyse d'impact et à la rétro-documentation (LLM, RAG, extraction de connaissance) Assurer le reporting et la gouvernance auprès des instances DSI et métiers Organiser et coordonner le projet de migration du patrimoine Référentiel Piloter le plan de gestion de la dette technique sur le périmètre des ID, en soutien des managers Environnement technique SI legacy : applications COBOL , CICS / DB2 / MQSeries SI distribués et architectures hybrides Enjeux MDM / Data Management Architecture d'entreprise et urbanisation du SI Expérimentation IA générative (LLM, RAG, knowledge extraction)

Dans le cadre de l’évolution de son environnement de travail numérique, notre client recherche un Product Owner / Business Analyst pour intervenir sur le domaine Google et Messagerie (Google Workspace, solutions de messagerie et services Cloud associés type AWS). Le consultant portera la vision produit, priorisera les travaux de l’équipe technique et assurera l’interface avec les directions métiers. Il accompagnera également les utilisateurs dans l’adoption des nouveaux usages (collaboratif, IA, Data). Objectifs et livrables : Pilotage produit (Posture PO): -Définition et gestion de la roadmap produit -Gestion et priorisation du backlog -Rédaction des user stories et critères d’acceptation -Animation des rituels agiles et coordination des équipes Analyse métier (Posture BA): -Analyse des processus métiers et cadrage des besoins -Proposition de solutions (automatisation, outils collaboratifs, data) -Intégration des enjeux de sécurité et conformité -Veille technologique (IA, notamment Gemini, data, collaboration) Conduite du changement : -Définition des stratégies de déploiement et d’adoption -Création de supports utilisateurs et animation de formations -Animation de communautés et réseau d’ambassadeurs -Sensibilisation aux enjeux RSE (sobriété numérique, droit à la déconnexion) Livrables attendus : -Roadmap produit et backlog priorisé -User stories et spécifications fonctionnelles -Tableaux de bord et KPIs (performance, adoption) -Supports de conduite du changement et documentation utilisateur Nous recherchons un Product Owner / Business Analyst senior avec une forte expérience en gestion de produit et en environnement agile. Le candidat doit être capable d’interagir avec des équipes techniques et métiers, tout en portant une vision orientée valeur utilisateur. Une expérience sur les environnements Google Workspace, messagerie et cloud est fortement appréciée. Une appétence pour les sujets IA, collaboration et transformation digitale est également attendue. Le profil doit faire preuve d’excellentes capacités de communication, d’organisation et de leadership, ainsi que d’une réelle expertise en conduite du changement.

Contexte : Dans le cadre de l’accélération de ses capacités en IA, notre client renforce son architecture autour de l’ IA générative . Projet avec des enjeux forts autour de : RAG (Retrieval-Augmented Generation) industrialisation de modèles GenAI scalabilité des solutions IA Missions : Piloter les projets de bout en bout (conception → prod) Driver les sprints (organisation, tickets, priorisation) Encadrer et faire monter en compétence les développeurs Définir et porter l’architecture backend IA Contribuer aux développements Python complexes Garantir les bonnes pratiques (code, perf, scalabilité) Compétences techniques Python (expert) IA générative (expérience industrielle obligatoire ) AWS (Lambda, Bedrock, SageMaker…) RAG / LLM / NLP Architecture backend & systèmes scalables

Dans un contexte d’ accélération de la transformation digitale de notre client, nous recherchons un(e) consultant(e) web / marketing digital junior. 🎯 Votre mission En étroite collaboration avec les équipes digitales, métiers et techniques, vous jouez un rôle clé dans l’ évolution de notre écosystème web , de nos outils intranet , et de nos dispositifs de formation en ligne , tout en contribuant aux projets d’ innovation et d’IA générative . 🧩 Vos principales responsabilités 🌐 Site internet & performance digitale Pilotage et mise à jour des contenus via le CMS Création de nouvelles pages orientées SEO, performance et conversion Optimisation de la visibilité sur les moteurs de recherche et les LLM (ChatGPT, Gemini, Claude…) Amélioration continue de l’ UX/UI Analyse des performances avec Matomo et recommandations actionnables Coordination des prestataires et équipes internes Veille avancée SEO, UX et tendances digitales 🗂️ Intranet & base documentaire commerciale Structuration et optimisation de la base documentaire Amélioration de l’arborescence, de la navigation et du moteur de recherche interne Audits, retours utilisateurs et recommandations fonctionnelles Formalisation des bonnes pratiques documentaires 🎓 Formations digitales & e‑learning Intégration de modules pédagogiques (vidéos, quiz, contenus interactifs) Optimisation de l’expérience apprenant Recette fonctionnelle, suivi des correctifs Support expert aux équipes formation 🤖 Innovation & IA générative Contribution active aux projets IA Tests et documentation de nouveaux outils Recommandations sur l’intégration de l’IA dans les workflows marketing et digitaux

Astrelya est un cabinet de conseil franco‑suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Votre mission : En tant que Data Engineer Databricks vous participez à la définition de l’architecture de la data platform et du Datawarehouse/Data Lake. Concevoir et développer des nouvelles fonctionnalités sur des applications hébergées par les plateformes Data. Développer et maintenir des pipelines de données performants (batch & streaming) et participer à toutes les étapes de traitement des données du niveau bronze au niveau gold. Garantir la sécurité, la robustesse et la fiabilité des pipeline de données en veillant aux enjeux de performance, d’accessibilité et d’intégrité des données. Contribuer à l’implémentation d’un Data Lab pour accélérer les usages Data & IA. Mettre en place et industrialiser des chaines CI/CD. Participer aux mises en production et au support en cas d’incident majeur. Travailler aux côtés de Data Product Owner, Data Architect et de BI & Analytics Engineer. Participer aux cérémonies agiles organisées par la squad : daily, sprint planning, sprint review, sprint rétrospective Effectuer une veille technologique continue sur de nouvelles solutions et tendances Data.

Contexte •Migration téléphonie cloud pour modernisation et réduction des coûts. [Projet Néoflux] Le groupe COVEA effectue actuellement une migration de sa téléphonie relation client vers un hébergement dans le cloud avec la solution Amazon Connect. Ce projet d’envergure impact le coeur de l’activité de FIDELIA Assistance, ainsi que l’ensemble des outils en lien avec la téléphonie (Pilotage, planification, etc..) •Etude d’optimisation et/ ou implémentation de bot IA. Différents service selfcare avec de l’IA ont été mis en place dans le cadre de la gestion des dossiers d’assistance. Des études complémentaires sont à réaliser afin d’optimiser les agents IA déjà en place et répondre à la demande croissante des clients pour ce type de service. Objectifs •Support Pilotage Opérationnels des projets téléphonie / IA. •Organisation et animation des ateliers •Suivi des indicateurs (KPI) •Participation à l’élaboration du plan d’accompagnement à la conduite du changement. •Rédaction des livrables : Plan de projet et reporting, Registre des ateliers et décisions, Tableau de bord KPI, Plan de communication Profil recherché •Expérience confirmée (4/5 ans d’expériences) en projets IT. (Cloud, IA) •Expertise dans la gestion de projet téléphonies avec un volet d’intégration IA. •Maîtrise méthodologie projet Agile. •Compétences en conduite du changement. •Connaissance et/ou expérience dans le domaine de l’Assistance / Assurance. Modalités •Lieu : Levallois •Instances : COPIL mensuel, COPROJ hebdomadaire, etc… •Outils : Teams, SharePoint, Microsoft Office 365, Confluence.

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

Contexte de la mission Recrutement d'un Senior Smart Automation Developer pour renforcer les capacités en Smart Automation et AI Agentic, en concevant des solutions avancées d'automatisation des processus. Les solutions s'appuient sur la plateforme Dataiku, notamment ses fonctionnalités LLM Mesh, permettant l'intégration de modèles linguistiques et d'agents intelligents dans des workflows automatisés. Objectifs : créer des automatisations intelligentes pour orchestrer données, systèmes applicatifs et agents IA, afin d'optimiser et simplifier les opérations. Principales responsabilités Design de solutions d’automatisation intelligente Concevoir des architectures d’automatisation avec Dataiku (pipelines, orchestration, intégration systèmes, agents IA). Utiliser LLM Mesh pour intégrer des modèles linguistiques dans les processus automatisés. Développement de solutions d’IA agentique Concevoir et déployer des agents IA pour l’exécution ou l’assistance dans des tâches automatisées. Créer des workflows intégrant les LLM via Dataiku LLM Mesh. Orchestrer les interactions entre agents IA, pipelines et systèmes applicatifs. Industrialisation et intégration Construire et maintenir des pipelines et workflows automatisés sur Dataiku. Assurer l’intégration avec les systèmes IT existants via APIs et services. Respecter les bonnes pratiques d’industrialisation : versionning, surveillance, déploiement automatisé, gouvernance. Collaboration avec les équipes IT Travailler avec les équipes responsables des systèmes impliqués. Concevoir des mécanismes d’intégration avec les applications existantes. Participer à la définition des modèles d’intégration et standards techniques. Contribution à la plateforme Smart Automation Participer à l’évolution des capacités en Smart Automation & AI Agentic. Définir les standards de développement et architecture. Mentorer les profils juniors. Promouvoir les bonnes pratiques en automatisation et usage des LLM.