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🚀 K-LAGAN FRANCE recrute : Product Owner (PO) – Big Data | Secteur Assurance | Niort (Nouvelle-Aquitaine) Chez K-LAGAN FRANCE , nous renforçons notre équipe de consultants et recherchons un Product Owner (PO) – Big Data pour accompagner l’un de nos clients majeurs du secteur assurance , basé à Niort . ⚙️ Votre rôle Vous interviendrez auprès de nos clients du secteur de l’assurance en tant que Product Owner sur des projets Big Data & Intelligence Artificielle . Votre mission : définir la vision produit et maximiser la valeur métier en identifiant les fonctionnalités à plus fort impact pour les utilisateurs, tout en intégrant les enjeux et priorités de l’entreprise. Véritable chef d’orchestre , vous garantissez la livraison d’un produit de qualité , en faisant le lien entre les équipes techniques, les métiers et les utilisateurs finaux. 🦾 Vos principales missions Définir et concevoir le produit en lien avec la stratégie de l’entreprise. Cadrer, challenger et prioriser les projets Data dès leur lancement. Faire l’interface entre les utilisateurs, les équipes de développement et les métiers. Piloter la priorisation et l’organisation du backlog (produit, sprint). Rédiger ou contribuer à la rédaction des user stories .

Nous recherchons un profil Architecte GenAI pour une mission de Senior AI Platform Architect (rôle important et technique, pas un chef de projet). La mission s’inscrit dans un programme stratégique mondial visant l’industrialisation et le passage à l’échelle d’une plateforme de Générative IA (GenAI) destinée à plus de 80 000 utilisateurs dans 65 pays. En synthèse C’est une mission de haut niveau visant à transformer une plateforme GenAI existante en un produit industriel, robuste, sécurisé et scalable, avec un fort enjeu de gouvernance, de standardisation et de transfert de compétences au sein du CCOE Data & AI. Le rôle est central, transverse et structurant, à la frontière entre :  architecture technique,  industrialisation produit,  gouvernance,  accompagnement des équipes internes. Contexte et objectifs Une plateforme GenAI et un modèle cœur sont déjà déployés sur plusieurs environnements onpremise, zones sécurisées et restreintes. L’architecture existe mais nécessite : o stabilisation, o durcissement (robustesse, sécurité), o productisation pour permettre des déploiements reproductibles et maintenables. Objectif principal de la mission Faire évoluer l’existant vers une plateforme GenAI industrialisée, considérée comme un produit Responsabilités principales Analyse approfondie de l’existant ( infrastructure, pipelines CI/CD, composants, dépendances, processus de déploiement. Définition d’une architecture cible modulaire, portable et industrialisée. Mise en place d’un système de packaging et de déploiement reproductible Gestion du versioning et de la traçabilité de tous les composants : Garantie de la portabilité et maintenabilité dans des contextes contraints Support technique et montée en compétence des équipes Revue des designs techniques, configurations et pipelines. Production et maintien de la documentation : Définition de standards d’ingénierie Respect des exigences internes de sécurité et de protection des données. Participation aux architecture boards et à la roadmap technique. Veille active sur les technologies GenAI et LLMOps : Identification d’opportunités de simplification, amélioration de la scalabilité, optimisation des coûts. Pilotage de proofs of concept sur de nouveaux patterns de déploiement.

Descriptif du poste Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement afin de garantir la disponibilité, la performance et la résilience des services en production. Le/La SRE anticipe les risques, accompagne les équipes Dev/Prod et développe l'automatisation nécessaire pour assurer un fonctionnement optimal des plateformes, avec une spécificité sur la gestion des applications Data et IA. Responsabilités principales Suivi de la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Définition et suivi des SLO/SLI ; rétablissement du service en cas d'incident Participation aux projets dès le cadrage et anticipation des impacts sur la production Automatisation des opérations et réduction du travail manuel Mise en place d'un monitoring, de l'alerting et des dashboards pertinents Pilotage de l'obsolescence et contribution à la sécurité opérationnelle Contribution à la communauté SRE : bonnes pratiques, partage d'expérience Compétences clés Techniques : Connaissances des solutions Data & AI (ex : Airflow, Spark, Starburst, Domino AI …) Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Automatisation & IaC : Git, Jenkins (CI/CD), Ansible, Terraform Scripting : Python, Shell, YAML Observabilité & Monitoring : ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Supervision / Scheduling : Control-M Cloud : IBM Cloud

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ CDI (40-45K€) OU Freelance OU Portage salarial Rennes - Expérience de 3 ans minimum Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Chef de projet IA pour intervenir chez un de nos clients. Le contexte La Direction de la Donnée et des Usages souhaite renforcer son dispositif de gouvernance IA afin d’accompagner la transformation autour de l’intelligence artificielle. Vous interviendrez en transverse auprès des métiers, de l’IT et des fonctions conformité/risques pour structurer, déployer et animer le cadre de gouvernance IA à l’échelle de l’entreprise. Voici un aperçu détaillé de vos missions : Au quotidien, vous serez amené(e) à : Accompagner la mise en place et l’opérationnalisation du cadre de gouvernance IA Centraliser les besoins, projets et initiatives métiers intégrant de l’IA Maintenir la cartographie des systèmes d’IA déployés ou utilisés Piloter et instruire les analyses de risques IA sur les projets Animer la comitologie IA et la Design Authority IA Intégrer les exigences IA dans les processus projets (REI/REP, choix solutions, contractualisation…) Contribuer au cadre méthodologique Data & IA en intégrant la dimension IA Travailler avec les équipes conformité, risques et sécurité Assurer la veille sur les évolutions réglementaires IA Participer aux instances IA L’environnement technique : Gouvernance IA RGPD / Data Gestion des risques et conformité Cartographie SI / data / IA Audit et méthodologies projet Data & IA Environnement bancaire / monétique Vos livrables Cartographie des projets et systèmes IA Framework méthodologique projet Data & IA intégrant l’IA Tableau de bord et métriques de gouvernance IA Cadre de gouvernance IA formalisé et validé

Notre client lance une plateforme de formation professionnelle nouvelle génération, conçue nativement autour de l’intelligence artificielle, avec une ambition claire : industrialiser la production pédagogique et disrupter le marché par le prix . 🎯 La vision Construire une plateforme e-learning : Génération de contenus assistée par IA (texte, vidéo, quiz, avatars IA multilingues) Architecture RAG & workflows automatisés Adaptive learning Formateurs personnalisés via avatar IA Publication multi-canale Modèle économique en abonnement mensuel Conception multi-langue dès l’origine Positionnement initial : marché professionnel (30–55 ans), souhaitant monter en compétence sur l’IA ou devenir consultant IA. Différenciation : production industrialisée par IA et pricing disruptif. 🧠 Votre mission en tant que CTO Définir l’architecture technique globale de la plateforme Concevoir et piloter le POC (France → Europe) Structurer les workflows IA (agents, RAG, génération de contenus) Orchestrer l’intégration de SaaS existants (voix, vidéo, avatars, traduction…) Mettre en place une logique scalable internationale Garantir la conformité réglementaire (AI Act) Poser les bases d’un modèle SaaS robuste en abonnement Vous serez au cœur de la stratégie produit et technologique. 🌍 Enjeu Construire un acteur européen crédible, scalable à l’international, capable de proposer une alternative compétitive aux plateformes établies grâce à une industrialisation IA maîtrisée.

🚀 Freelance : Spécialiste transformation IA 🔑 Informations clés 📍 Localisation : Paris 🏠 Télétravail : 1 jour par semaine (non négociable) 💼 TJM : selon profil ⏳ Durée : mission longue 🚨🚨TRES BON NIVEAU D'ANGLAIS INDISPENSABLE🚨🚨 🏢 Contexte de la mission Organisation européenne de premier plan opérant des infrastructures de marchés financiers Environnement IT complexe , à forte exigence de fiabilité et de sécurité Volonté d’ accélérer l’adoption de l’intelligence artificielle au sein du SDLC 🎯 Objectifs de la mission Accompagner l’ adoption opérationnelle de l’IA dans les équipes IT Structurer les usages IA sur l’ensemble du SDLC (BA, DEV, QA, DevOps) Contribuer à l’ innovation via l’expérimentation de technologies IA avancées 🛠️ Responsabilités principales 🤖 Adoption de l’IA Former et accompagner les équipes IT aux usages de l’IA sur le SDLC Soutenir opérationnellement les équipes dans l’ implémentation de solutions IA Identifier les freins, résistances et difficultés d’adoption Proposer des actions correctives et des bonnes pratiques Concevoir et animer des ateliers (bonnes pratiques, enjeux IA, outils) 💡 Innovation & conception Être le point de contact technique sur les sujets IA Réaliser une veille active sur les technologies IA émergentes Prototyper et évaluer des solutions IA applicables au SDLC Concevoir et développer des serveurs MCP adaptés à des besoins spécifiques Expérimenter des systèmes multi-agents et des patterns d’orchestration Développer des proofs of concept démontrant valeur et faisabilité 🧠 Compétences requises ⚙️ Compétences techniques Expérience avérée dans l’ implémentation de solutions IA sur un SDLC Bonne maîtrise des pratiques DEV, BA ou QA Expérience concrète avec : Architecture Model Context Protocol (MCP) Développement de serveurs MCP Python (solutions IA, automatisation, workflows) 🔄 Conduite du changement Excellentes capacités de communication et de pédagogie Expérience d’ accompagnement d’équipes lors de transformations technologiques Capacité à animer des ateliers , y compris en remote 🌱 Soft skills Proactivité et aisance relationnelle Forte orientation résultats et résolution de problèmes Esprit collaboratif et capacité à faire le lien entre technique et métier Curiosité intellectuelle et intérêt pour les technologies de pointe Adaptabilité dans des environnements techniques évolutifs Empathie et patience dans l’accompagnement au changement

1. Positionnement Cette offre vise à apporter une expertise avancée en analyse de données, modélisation et intelligence artificielle afin de produire des études transverses à forte valeur ajoutée et d’industrialiser les usages data. Notre équipe de 2 Data Scientists intervient sur l’ensemble de la chaîne analytique : exploration, modélisation, interprétation et restitution décisionnelle. 2. Périmètre d’intervention Expertise analytique avancée Analyse et interprétation de données multi-sources (comparaison, consolidation, fiabilisation). Production d’études transverses stratégiques et recommandations opérationnelles. Développement de modèles statistiques, prédictifs et IA. Industrialisation des traitements analytiques dans les environnements Databricks. Qualité et maîtrise des données Mise en qualité des données et détection des anomalies. Analyse des risques data et sécurisation des flux critiques. Contribution à la cartographie et au lignage des données sensibles. Environnement technique maîtrisé Utilisation avancée de Data.Réseau, Databricks, Data Galaxy et Unity Catalog. Contribution à l’enrichissement du catalogue de services data. 3. Conformité et sécurité Intégration systématique des exigences RGPD, cybersécurité, PGIC et PSSI dans les traitements analytiques. Respect des standards de sécurité et de gouvernance data dès la conception des cas d’usage. 4. Engagements Production d’analyses robustes, explicables et actionnables. Respect des délais et standards méthodologiques. Collaboration étroite avec le Lab IA, URBA Data et les entités solutions.

Le département ITMS (IT Market Services) est essentiel au bon fonctionnement des services de marché. Il est responsable des aspects techniques des plateformes de négociation, supervisant l'ensemble du processus, de la fonctionnalité du système à l'expérience utilisateur. Son expertise couvre un large éventail de services. ITMS est également reconnu pour son engagement en faveur de l'amélioration continue et de l'innovation. Au sein d'ITMS, nos équipes Intégration et Gestion des mises en production sont au cœur de la fourniture de logiciels fiables et de haute qualité. Ensemble, nous veillons à l'harmonie des différents composants logiciels et à la fluidité de leur déploiement, du développement aux tests, jusqu'à la production. Équipe Intégration : Notre équipe Intégration se consacre à l'identification et à la résolution des problèmes tels que les problèmes de compatibilité, les erreurs de communication et la corruption de données, afin de garantir une intégration optimale. Nous nous efforçons de réduire les risques en détectant les problèmes au plus tôt, évitant ainsi des corrections coûteuses ultérieurement. Notre équipe vérifie que les comportements fonctionnels et techniques des interfaces sont conformes aux normes de conception et de spécification, renforçant ainsi la confiance dans la qualité de ces interfaces grâce à des tests rigoureux. Nous sommes experts dans la détection des défauts avant qu'ils ne deviennent des problèmes majeurs et nous nous assurons que tous les composants interagissent de manière transparente. De plus, notre équipe utilise des tests de régression d'intégration automatisés pour garantir que les modifications n'affectent pas les interfaces, les composants ou les systèmes existants. Objectifs et livrables En tant qu'analyste qualité intégration, vous serez responsable de l'intégration fluide des différents composants et systèmes logiciels. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les responsables de formation, les chefs de projet, les analystes fonctionnels et les autres parties prenantes afin d'identifier les problèmes d'intégration et de garantir la qualité et la fiabilité de nos produits logiciels. Principales responsabilités : Planification des tests : Élaborer des plans et des stratégies de test complets pour les tests d'intégration. Définir les objectifs, le périmètre et les critères de réussite des tests. Identifier et prioriser les cas de test en fonction des risques et de l'impact. Exécution des tests : Exécuter les tests d'intégration pour valider l'interaction entre les différents modules logiciels. Effectuer des tests manuels et automatisés pour assurer une couverture exhaustive. Simuler des scénarios réels pour tester le comportement du système dans diverses conditions. Gestion des anomalies : Identifier, documenter et suivre les anomalies à l'aide d'outils de suivi des bogues. Collaborer avec les équipes de développement pour reproduire et résoudre les problèmes. Vérifier les correctifs et effectuer des tests de régression pour garantir la résolution des problèmes. Automatisation : Mettre en œuvre et maintenir des tests d'intégration automatisés à l'aide des outils internes disponibles. Améliorer en continu la couverture et l'efficacité de l'automatisation. Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement pour comprendre les points d'intégration et les dépendances. Participer aux revues de conception et de code pour apporter une perspective d'assurance qualité. Communiquer efficacement avec les chefs de produit, les développeurs et les autres parties prenantes. Rapports : Fournir des rapports de test détaillés et des indicateurs aux parties prenantes. Suivre et rendre compte de l'avancement, de la couverture et des résultats des tests. Signaler rapidement les risques et les problèmes à la direction. Amélioration continue : Améliorer en continu les processus et les méthodologies de test. Se tenir informé(e) des meilleures pratiques du secteur et des technologies émergentes. Encadrer les ingénieurs QA juniors et partager ses connaissances au sein de l'équipe. Compétences : Maîtrise des outils d'automatisation des tests. Solide compréhension du cycle de vie et des méthodologies de développement logiciel. Excellentes aptitudes à la résolution de problèmes et à l'analyse. Excellentes aptitudes à la communication et à la collaboration. Collaborer avec les analystes fonctionnels pour comprendre les besoins métiers et s'assurer qu'ils sont fidèlement reflétés dans les plans et cas de test. Fournir un retour d'information aux analystes fonctionnels sur les problèmes d'intégration potentiels et suggérer des améliorations. Capacité à travailler dans un environnement dynamique et exigeant. Capacité à travailler efficacement en équipe et à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires. Sens aigu du détail pour identifier les problèmes d'intégration subtils. Maîtrise de Python pour le scripting et l'automatisation. Bonne connaissance des systèmes d'exploitation Linux et de leurs commandes. Capacité à effectuer une analyse des causes profondes des anomalies et des problèmes. Excellentes compétences en gestion du temps pour gérer plusieurs tâches et respecter les délais. Flexibilité pour s'adapter à l'évolution des exigences et des technologies. Minimum de 3 ans d'expérience en test d'applications back-end/middleware. Anglais courant. L'expérience en test d'applications bancaires ou de courtage (marché au comptant et/ou dérivés) est un critère de sélection. Connaissance et utilisation d'outils d'IA pour la création ou l'amélioration des processus de test.

Nous recherchons pour le compte de notre client, un profil MLOps / DevOps IA pour industrialiser l'IA à grande échelle. Rattaché au pôle Infrastructure / Data, tu es le garant du cycle de vie des modèles. Architecture & Cloud : Designer et maintenir des infrastructures résilientes (Cloud & Kubernetes) Industrialisation (CI/CD) : Automatiser les pipelines de déploiement via GitLab et Jenkins Observabilité 360° : Mise en place d'un monitoring (ELK, Grafana, Prometheus) pour anticiper les dérives des modèles Ecosystème Data & LLM : Intervenir sur Databricks et optimise le déploiement de modèles optimales (LLM) Automation : Développer des outils et scripts (Python & Bash)

Paris 19e – 3 jours/semaine sur site Démarrage : 1er mai Mission longue durée Contexte : Dans le cadre d’un audit technique et d’une montée en exigence sur la performance, nous recherchons un profil expert Web Performance pour intervenir sur un site B2C à fort trafic. L’objectif : améliorer les performances front et optimiser l’expérience utilisateur sur l’ensemble du parcours (homepage, search, listing, etc.). Missions : Analyse et optimisation des Core Web Vitals Amélioration des scores Lighthouse Optimisation du bundle (code splitting, tree shaking) Mise en place de lazy loading (images, composants) Réduction des reflows / repaints inutiles Optimisation des animations front Optimisation des images et assets Audit et monitoring des performances

Le Rôle Rattaché à la Head of Global Data & AI Strategy , vous piloterez la transformation technologique des pays du G7 . Votre mission consiste à définir et déployer les roadmaps digitales, en mettant l'accent sur l' IA générative et agentique , tout en garantissant la cohérence avec la stratégie globale du groupe. Missions Clés Accompagnement G7 : Être le référent Groupe pour soutenir les pays dans leur transition Data/IA et harmoniser les meilleures pratiques. Stratégie & Veille : Identifier les opportunités technologiques émergentes et évaluer leur pertinence business pour Carrefour. Interface Multi-acteurs : Assurer le pont entre les équipes techniques (architecture, IT) et les directions métiers. Profil Recherché Expérience : +7 ans en gestion de programmes complexes et transformation Data/IA. Expertise : Maîtrise de la Data Strategy , de l'architecture et des systèmes d'IA agentiques. Soft Skills : Excellente capacité de vulgarisation, esprit de synthèse et anglais courant impératif et espagnol professionnel. Détails Pratiques Localisation : Essonne, avec 1 jour de présence obligatoire par semaine. Tarif : Max 700 €/jour. Durée : Démarrage immédiat jusqu'au 31/10/2026.

Contexte Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation du Customer Care, un grand groupe international déploie une solution innovante d’assistance client s’appuyant sur des technologies d’intelligence artificielle générative. Cette solution vise à automatiser une partie des demandes clients et à renforcer l’efficacité des équipes opérationnelles, sur plusieurs canaux de communication. Le projet s’inscrit dans un dispositif programme structuré, piloté au niveau central, avec plusieurs streams fonctionnels et techniques. Un MVP doit être déployé dans un calendrier contraint avant une montée en charge progressive. Missions Le Chef de projet Déploiement est responsable du pilotage opérationnel du déploiement de la solution. Planification stratégique Définir la stratégie et l’approche de déploiement Élaborer et piloter le planning global Maintenir une vision consolidée du statut, des risques et des dépendances Assurer l’alignement avec les objectifs business Identifier les parties prenantes et définir les modalités d’engagement Coordination opérationnelle Garantir la livraison du MVP dans les délais Construire et suivre la roadmap de déploiement Organiser et animer les instances de coordination Assurer la cohérence entre les équipes produit, technique et métiers Suivi et reporting Suivre l’avancement du déploiement et anticiper les risques Définir et suivre les indicateurs d’adoption Mettre en place les outils de reporting et tableaux de bord Assurer le suivi pendant les phases de déploiement et d’hypercare Déclencher les actions correctives si nécessaire Accompagnement du changement Coordonner les actions avec les équipes en charge du change management Évaluer les impacts organisationnels Contribuer à la préparation des supports de déploiement Participer aux actions de communication et de formation Organiser la collecte des retours utilisateurs post-déploiement Livrables Stratégie et plan de déploiement Planning détaillé et roadmap Reporting d’avancement et gestion des risques Tableaux de bord d’adoption Cartographie des parties prenantes Supports opérationnels de déploiement Synthèse des retours utilisateurs et recommandations Environnement Projet de transformation digitale à grande échelle Solution basée sur des technologies d’intelligence artificielle Environnement multicanal Customer Care Outils standards de gestion de projet et de collaboration Profil recherché Expérience significative en gestion de projet de déploiement Capacité à piloter des projets transverses complexes Expérience en environnement international ou multi-entités appréciée Excellentes compétences en coordination et communication Forte orientation résultats et delivery Expérience en transformation digitale appréciée

Vous intervenez au sein d’une équipe Data/IA qui déploie des cas d’usage d’IA générative pour faciliter l’accès à l’information et automatiser la production de livrables. Votre rôle Pipeline data et préparation des connaissances · Concevoir et maintenir les pipelines d’ingestion et de transformation pour alimenter les cas d’usage IA générative · Structurer et fiabiliser des données non structurées (PDF, Word, PPT, CSV) Développement de solutions GenAI / LLM (RAG & prompt) · Développer des fonctionnalités IA générative basées sur des LLM · Concevoir, implémenter et optimiser des systèmes RAG · Industrialiser le prompt engineering · Automatiser la génération de livrables (rapports, synthèses, documents) via Python, à partir des données et des sorties LLM Industrialisation, déploiement et qualité de service · Développer et mettre en production des API FastAPI pour intégrer les briques IA aux applications métiers · Mettre en place la chaîne CI/CD et les standards de développement · Suivre et améliorer la performance en production · Construire des interfaces de test (Streamlit)

Tech Lead Data & IA Infogene Neuilly-sur-Seine, Île-de-France, France (Sur site) Tech Lead Data & AI Bâtissez la pratique IA d’un groupe industriel Infogene - Groupe Vulcain Construisez l’IA qui compte Infogene, filiale digitale du Groupe Vulcain (850 collaborateurs, 90M€ CA), déploie des solutions d’intelligence artificielle pour les leaders de l’énergie, du nucléaire, du pharmaceutique et des infrastructures critiques. Notre pratique IA est jeune, ambitieuse, et en pleine structuration. Nous cherchons le Tech Lead qui en deviendra le pilier opérationnel : transformer une équipe de 4 en une force de frappe de 8+, industrialiser nos plateformes, et faire le lien entre vision stratégique et réalité du terrain. Vos missions Pilotage technique (60%) • Architecturer et maintenir les plateformes IA internes : infrastructure Docker, PostgreSQL, CI/CD, Linux • Garantir la qualité technique : revues de code, bonnes pratiques, choix d’outillage • Gérer les environnements d’inférence LLM et les bases vectorielles (vLLM, Ollama, Qdrant, ChromaDB) • Fiabiliser et automatiser les pipelines de déploiement et les workflows (n8n) Management & Delivery (40%) • Encadrer et faire grandir l’équipe (4 aujourd’hui, 8+ à horizon 12 mois) • Piloter les projets en Agile/ACTE (méthodologie Infogene) sur Jira et Confluence • Chiffrer pour convaincre : estimer la charge des projets (J/H), structurer les lots, identifier les risques et produire les plans de livraison qui alimentent les propositions commerciales • Coordonner avec le CAIO : priorisation, roadmap, allocation des ressources Projets en cours • PEPPER : plateforme data consolidant les outils internes du groupe (Boond, MyActivity, SAGE…) • Jarvis : solution IA de traitement automatique de comptes-rendus de réunion

Missions principales 2.1 Vision & stratégie produit IA - Porter la vision produit des solutions d’IA en lien avec les équipes métier. - Identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers. - Prioriser les projets en fonction de la valeur business et de la faisabilité (technique, réglementaire, ROI). 2.2 Gestion du backlog & priorisation - Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA. - Traduire les besoins métier en features et user stories. - Alimenter, structurer et maintenir le backlog produit. - Arbitrer les priorités selon la valeur ajoutée attendue, le feedback utilisateur et les contraintes (réglementaires, techniques, ROI). - Maximiser l’impact business de chaque sprint livré. 2.3 Pilotage du delivery agile - Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile. - Organiser et animer les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives). - Suivre l’avancement des développements et lever les obstacles en coordination avec les autres départements. - Veiller au respect des engagements de qualité, budget et délais. - Communiquer de manière proactive sur l’avancement auprès des sponsors et du management. 2.4 Coordination Métiers–Data–IT - Jouer le rôle d’interface et de facilitateur entre les équipes Data Science, les équipes IT (architectes, MLOps, sécurité…) et les métiers sponsors. - Co-construire les solutions avec les experts métier et favoriser leur adoption. - Intégrer les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide des solutions IA. 2.5 Crédit & Risque (Scoring) – Use cases Machine Learning - Piloter les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux). - En lien avec les équipes Risque et Validation, concevoir et suivre les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles. - Explorer des approches innovantes (nouvelles données, algorithmes avancés). - S’assurer que les modèles contribuent à la maîtrise/stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires. - Veiller à la mise en production et au monitoring des modèles (détection de dérive, recalibrage) en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque. 2.6 IA générative & agents - Explorer et déployer les cas d’usage liés à l’IA générative pour transformer les processus internes et la relation client. - Piloter des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation). - Lancer des MVP d’agents pour : • Automatiser l’analyse de documents complexes. • Assister les équipes internes (Audit, Marketing, etc.). • Enrichir le support client. - Définir les objectifs et indicateurs de succès de ces projets. - Superviser les étapes de prototypage et de déploiement en production. - Mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions. - Évaluer et optimiser les performances des agents (cohérence, pertinence, diversité des réponses), en s’appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses). - Garantir un usage responsable, sécurisé et efficace de l’IA générative pour l’entreprise. Missions génériques associées au rôle : - Mener la livraison d’un produit de qualité répondant aux attentes des clients et équipes métiers. - Élaborer la vision produit avec les utilisateurs et les équipes techniques (UX, marketing) et être responsable de la conception du produit. - À chaque sprint, vérifier que la direction prise est la bonne, que les priorités métier sont respectées et que la qualité des livrables est adéquate. - Identifier les attentes des utilisateurs et les bénéfices attendus du produit. - Réaliser des benchmarks des solutions du marché, notamment chez les concurrents. - Élaborer les fonctionnalités attendues et les prioriser dans le backlog produit. - Travailler en collaboration avec l’UX sur le parcours client cible et sa déclinaison en trajectoire (MVP). - Partager la vision produit avec les équipes de développement agile. - Définir et planifier les releases/versions du produit. - Créer chaque fonctionnalité retenue sous forme de user story suffisamment petite pour être implémentée en une itération, avec critères d’acceptation clairs. - Comprendre les "Technical Stories" (besoins non fonctionnels) et les "Defect Stories" proposées par les équipes de développement. - Répondre aux demandes de clarification des équipes de développement sur les stories en cours. - Contribuer aux réunions agiles avec les équipes de développement et le Scrum Master. - Faciliter la communication et la collaboration entre l’ensemble des parties prenantes et porter la voix métier avec persuasion. - Accepter ou refuser les stories implémentées par les équipes de développement. - Réaliser ou organiser les tests utilisateurs/métiers des versions (avec une équipe de recette si projet complexe). - Le cas échéant, animer une équipe de Business Analysts, rédacteurs et testeurs métier lorsque le backlog le nécessite. - Récolter les feedbacks utilisateurs et évaluer le fonctionnement des versions précédentes en production. - Assurer la non-régression des nouvelles versions. - Manager des équipes de rédaction et de recette de user stories pour des projets agiles d’envergure. - Co-construire et animer le dispositif de conduite du changement avec un PMO Deploy. - Communiquer sur l’avancement de la réalisation du produit auprès du management et des utilisateurs.

Architecte Cybersécurité Localisation : France (Hybride) Contrat : 6 mois (prolongeable) Périmètre : Cybersécurité & Architecture Date de démarrage : Dès que possible À propos de l’entreprise Grande institution financière nationale opérant sur de multiples lignes métiers et plateformes digitales. L’organisation accorde une importance forte à l’excellence en cybersécurité, à l’innovation et à l’application systématique du secure‑by‑design sur l’ensemble de son écosystème IT et produit. Sa division cybersécurité est structurée autour de trois pôles : gouvernance, défense opérationnelle et expertise, apportant un soutien transverse à toutes les équipes internes. Présentation du poste Nous recherchons un Architecte Cybersécurité expérimenté pour rejoindre le pôle Expertise de la DSI. La mission consiste à accompagner les équipes agiles vers un niveau de maturité élevé en matière de sécurité, grâce à un conseil pragmatique, un accompagnement architectural et la définition de doctrines et exigences de sécurité non fonctionnelles. Le rôle inclut également une veille technologique continue afin de challenger les solutions existantes, la validation des résultats d’audits offensifs (pentests, red team), l’accompagnement dans la remédiation des vulnérabilités et la contribution à la stratégie cybersécurité et à l’amélioration continue. D’autres sujets transverses pourront s’ajouter selon les priorités internes. Responsabilités principales Accompagner les équipes agiles dans l'amélioration continue des pratiques DevSecOps, notamment via l’utilisation d’un Cyber Score Guider le déploiement, l’exploitation et l’acculturation autour des solutions de cybersécurité (DLP, CNAPP, SSE, VOC, DMARC, cloud souverain…) Superviser la gouvernance et l’encadrement des usages d’IA générative et d’IA agentique Accompagner la mise en œuvre d’un chiffrement de pointe, notamment dans le cadre de la préparation à la transition post‑quantique Valider la conformité cybersécurité des nouveaux socles techniques et applications du SI Challenger les solutions techniques existantes grâce à une veille active Analyser les résultats d’audits offensifs et accompagner les équipes dans la résolution des vulnérabilités Contribuer à la stratégie, aux doctrines, aux standards et aux processus d’amélioration continue en cybersécurité Compétences requises Certification sur un ou plusieurs fournisseurs cloud (AWS, Azure, GCP) Expérience en développement Expérience en cybersécurité offensive (pentest, red teaming) Expérience en environnement agile et/ou certification SAFe 10+ années d’expérience significative en cybersécurité Certifications CISSP et/ou GIAC appréciées Orientation client Rigueur, organisation, respect des échéances Autonomie, esprit d’initiative, capacité à proposer des améliorations Excellentes capacités rédactionnelles Compétences techniques Maîtrise des concepts techniques de sécurité : Réseau, API, Web, Systèmes, Cloud Connaissance des méthodologies d’évaluation des risques (ISO, NIST…) Pratiques DevSecOps : SSDLC, SAST, DAST, SCA, CNAPP, CSPM Gestion des accès : OIDC, SAML, SCIM Réseaux : ADN, SASE Cloud : AWS, Azure, GCP, VMware, Kubernetes Systèmes d’exploitation : Linux, Windows, MacOS Cryptographie, gestion du cycle de vie des certificats, PKI, KMS/HSM Technologies IA : Dust, Mistral, Copilot, MCP, agents Méthodologies : Agile, Scrum, SAFe