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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,

Nous recherchons pour notre client un(e) Expert Kubernetes /IA (H/F). Rôle principal : Garantir la disponibilité, performance et stabilité du cluster IA (GPU/CPU/réseau/stockage), automatiser son exploitation et assurer le support. Vos missions : Maintien en condition opérationnelle (MCO) du cluster IA, incluant la gestion des nœuds GPU/CPU, du stockage et du réseau. Administration des systèmes Linux : installation, configuration et optimisation. Exploitation et gestion des environnements Kubernetes : déploiement, montée en charge (scaling) et haute disponibilité (HA). Supervision et monitoring des infrastructures à l'aide d'outils tels que Prometheus et Grafana. Gestion des incidents techniques, analyse post-mortem et mise en place de plans d'action correctifs. Automatisation des tâches opérationnelles via Ansible et scripts Bash/Python. Gestion des jobs : ordonnancement des tâches GPU, gestion des quotas et priorités. Pilotage des mises à jour des systèmes d'exploitation, des pilotes NVIDIA et des composants Kubernetes. Gestion des incidents liés à l'infrastructure et coordination des interventions. Rédaction et mise à jour de la documentation d'exploitation pour assurer la traçabilité et la continuité des opérations. Profil recherché Vous êtes certifié Kubernetes, justifiez d'une expérience professionnelle minimum de 8 ans dans un poste similaire, et maîtrisez les environnements suivants : Infrastructure : Linux Ubuntu, Kubernetes, Docker, GPU NVIDIA (drivers, CUDA, MIG), Ansible, gestion des environnements distribués. Observabilité : Prometheus, Grafana Stockage : systèmes de fichiers distribués, stockage haute performance et stockage objet Réseau : comprendre l'architecture réseau d'un cluster (VLAN, Load balancing...) Méthodes : ITIL/ITSM, gestion des incidents et des changements, documentation d'exploitation.

Contexte vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof‑of‑Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d'infrastructures IT. L'objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. MissionsConcevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD). Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l'exploitation des datasets d'infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM. Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents).

Contexte : Dans le cadre du développement de nouvelles approches de réalisation de projets IT s'appuyant sur l'IA générative et les systèmes multi-agents, nous recherchons un(e) Expert(e) IA Agentique Senior pour accélérer l'industrialisation de cas d'usage à forte valeur ajoutée (modernisation applicative, cloud, automatisation, data, migrations techniques). Missions principales : Concevoir, configurer et superviser des agents IA, skills réutilisables et chaînes d'orchestration Développer/enrichir des skills, intégrer des outils/connecteurs, mettre en œuvre du Tool Calling et exploiter les protocoles MCP Piloter la réalisation des projets par les agents (audit, conception, construction, validation, documentation, pré-recette) Assurer le contrôle qualité, l'arbitrage technique, la gestion des risques et le transfert de compétences

Consultant PLM + IA secteur Pharma, recherche un Consultant PLM + IA pour travailler sur des POC innovation. La mission consiste à réaliser des POC, l'IA de Dassault Systèmes n'étant pas encore mature (embryonnaire) sur ce périmètre. Le client a déjà identifié 6 à 7 cas d'usage confirmés avec le Business. Prérequis : Bonne connaissance de la plateforme 3DEXPERIENCE (environnement DS avec Enovia, Delmia), idéalement profil RME (Recipe Management Engineer) ou, pour le Discret, MGA (Gestion de procédé) Connaissance des concepts de base de l'IA (RAG, LLM, MCP, gestion de variantes, etc.) Interconnexion avec SAP, MES, etc. Le client est actuellement dans une phase exploratoire/découverte, le business model et l'operating model de Dassault Systèmes n'étant pas encore matures sur ce sujet. Si les POC sont concluants, ils seront intégrés à la plateforme 3DExperience. Début : Septembre Durée : Jusqu'à fin d'année, reconductible Lieu : Idéalement Île-de-France, mais la compétence reste prioritaire sur la localisation Plus : Une connaissance du secteur Pharma ou Chimie serait un atout

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation du système d'information d'une grande banque d'investissement, nous recherchons un consultant en support applicatif. Ce programme vise à construire une nouvelle plateforme digitale dédiée aux financements structurés et aux prêts syndiqués. La solution permet notamment d'interconnecter les investisseurs, les prêteurs et les clients, de gérer des transactions complexes et de répondre aux exigences réglementaires telles que Bâle IV et IFRS 9. Les applications sont développées et supportées par des équipes internationales basées notamment en Europe et en Asie. Missions principales Intégré à l'équipe Global Support, le consultant prendra en charge les activités suivantes : Gérer les demandes et les incidents applicatifs de niveaux L1 et L2 dans le respect des SLA ; Analyser, qualifier et prioriser les sollicitations selon leur urgence, leur criticité et leur impact métier ; Réaliser les investigations fonctionnelles et techniques nécessaires à la résolution des incidents ; Assurer le suivi des incidents jusqu'à leur résolution complète ; Escalader les incidents auprès des équipes de développement ou d'expertise concernées ; Rester le point de contact principal des utilisateurs pendant toute la durée de traitement ; Identifier et proposer des solutions de contournement ; Coordonner les différentes équipes impliquées dans la résolution des incidents ; Assurer une communication claire auprès des utilisateurs Front Office, Middle Office et Back Office, du management et des équipes IT ; Participer à la gestion des incidents majeurs ; Piloter les problèmes au sens ITIL et contribuer à l'identification des causes racines ; Rédiger les analyses post-mortem et suivre les plans d'action associés ; Maintenir et améliorer le monitoring des applications en production ; Participer aux demandes de changement et aux modifications urgentes de données ; Identifier les incidents récurrents et proposer des corrections, des évolutions fonctionnelles ou des automatisations ; Maintenir à jour les procédures, les bases de connaissances et la documentation de l'équipe support ; Contribuer à l'amélioration continue des processus et de la qualité de service ; Participer à l'intégration de solutions d'intelligence artificielle dans les activités de support ; Contribuer au développement d'outils, d'automatisations et de chatbots permettant d'améliorer l'efficacité opérationnelle.

Nous recherchons un(e) Expert(e) Senior en Sécurité Cyber & IA pour accompagner la sécurisation, la conformité et le cadrage stratégique des projets IA/ML. Missions * Réaliser des Threat Modeling dédiés aux environnements IA/ML : Prompt Injection, évasion, empoisonnement, etc. * Définir et évaluer des patterns d'architectures sécurisées. * Sécuriser les architectures agentiques et évaluer les solutions IA. * Intégrer la démarche Security by Design dans les projets métiers et infrastructures. * Traduire les exigences réglementaires, notamment AI Act, en contrôles techniques. * Participer à la gestion des risques liés aux solutions et fournisseurs Third-Party AI. * Contribuer à la roadmap stratégique Cyber & IA. * Rédiger les standards, politiques et référentiels de sécurité IA. * Accompagner les équipes projets et les parties prenantes sur les enjeux Cyber & IA. * Vulgariser les sujets techniques auprès du top management. Environnement Cybersecurity | AI Security | IA/ML | Threat Modeling | MLOps | LLMOps | AI Act | IAM | API Security | GRC | Security by Design | Architecture Sécurité IA

L'architecte IA couvre les prestations d'analyse, de conception, de définition, d'évolution et de validation des architectures techniques permettant de concevoir et déployer des systèmes d'IA dans le SI client. Elle porte notamment sur : Définition des architectures techniques IA (LLM, RAG, modèles internes, pipelines ML/LLMOps). Urbanisation du socle IA : composants, services, interopérabilité, sécurité, conformité RGPD/AI Act. Définition et maintien des standards et bonnes pratiques IA (nomenclatures, guidelines, patterns). Conception des architectures de déploiement on-premise (Kubernetes, Rancher, GPU/CPU). Conception des architectures pour le traitement contextuel (context engineering, ingestion documentaire, vectorisation, bases vectorielles). Conception des mécanismes d'observabilité IA (metrics, logs, hallucinations, factualité). Analyse d'impacts et études d'opportunité ou d'évolution du socle IA. Réalisation de revues d'architecture (pair reviews techniques). Contribution à la MCO du socle IA et aux plans d'évolution. Entrants : Dossier d'architecture existant (applicatif, technique, sécurité). Exigences fonctionnelles et non fonctionnelles IA. Contexte projet (Backlog PI, contraintes réglementaires, exigences RGPD/AI Act). Standards techniques et processus client. Principaux livrables : Dossier d'architecture IA (applicatif, technique, exploitation). Schémas d'architecture détaillés. Standards, guides, patterns IA. Analyse d'impacts et préconisations. AOO 2026 004 / Prestations de conception, développement, maintenance, expertise et assistance sur le produit Revues techniques et comptes rendus. Mise à jour du POS (Plan d'Occupation des Sols) si applicable.

L'architecte IA couvre les prestations d'analyse, de conception, de définition, d'évolution et de validation des architectures techniques permettant de concevoir et déployer des systèmes d'IA dans le SI client. Elle porte notamment sur : Définition des architectures techniques IA (LLM, RAG, modèles internes, pipelines ML/LLMOps). Urbanisation du socle IA : composants, services, interopérabilité, sécurité, conformité RGPD/AI Act. Définition et maintien des standards et bonnes pratiques IA (nomenclatures, guidelines, patterns). Conception des architectures de déploiement on-premise (Kubernetes, Rancher, GPU/CPU). Conception des architectures pour le traitement contextuel (context engineering, ingestion documentaire, vectorisation, bases vectorielles). Conception des mécanismes d'observabilité IA (metrics, logs, hallucinations, factualité). Analyse d'impacts et études d'opportunité ou d'évolution du socle IA. Réalisation de revues d'architecture (pair reviews techniques). Contribution à la MCO du socle IA et aux plans d'évolution. Entrants : Dossier d'architecture existant (applicatif, technique, sécurité). Exigences fonctionnelles et non fonctionnelles IA. Contexte projet (Backlog PI, contraintes réglementaires, exigences RGPD/AI Act). Standards techniques et processus client. Principaux livrables : Dossier d'architecture IA (applicatif, technique, exploitation). Schémas d'architecture détaillés. Standards, guides, patterns IA. Analyse d'impacts et préconisations. AOO 2026 004 / Prestations de conception, développement, maintenance, expertise et assistance sur le produit Revues techniques et comptes rendus. Mise à jour du POS (Plan d'Occupation des Sols) si applicable.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de l'IA générative, nous recherchons plusieurs profils passionnés par les nouveaux outils d'IA afin d'accompagner le déploiement à grande échelle d'assistants IA. Vous participerez à un programme de transformation autour de l'industrialisation des usages de l'IA et contribuerez à l'adoption de ces nouveaux outils auprès de plusieurs milliers d'utilisateurs. Vos missionsParticiper au déploiement de solutions basées sur l'IA générative. Configurer et personnaliser les environnements IA. Accompagner les équipes dans la prise en main des outils. Définir les bonnes pratiques d'utilisation. Recueillir les retours utilisateurs et proposer des améliorations. Participer à l'industrialisation des usages IA. Travailler avec les équipes techniques et les architectes sur l'intégration des solutions. Environnement techniqueClaude Code Claude Desktop / Claude Code GitHub Copilot Mistral Azure AI AWS Google Cloud Langfuse LiteLLM API Gateway Python

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : Expert IA Confirmé 📍 Lieu : Niort 🏠 Télétravail : 2 jours de télétravail par semaine possible 📝 Contrat : CDI, Freelance, Portage 👉 Contexte : Rejoins une équipe qui souhaite accélérer le développement de solutions innovantes en s'appuyant fortement sur l'intelligence artificielle. Tu interviendras sur des sujets concrets d'automatisation, de développement logiciel et de création d'outils internes au sein d'un environnement technique moderne. Tu auras pour missions de : Analyser des besoins métiers parfois peu formalisés et les transformer en solutions opérationnelles Automatiser des processus manuels récurrents Développer des outils internes, composants et services techniques Concevoir et développer des POC, MVP et solutions logicielles assistées par l'IA Mettre en œuvre des approches de développement "Spec-driven" / "Open Spec" Exploiter des outils d'IA tels que GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer et fiabiliser les développements Participer à l'amélioration continue de la qualité et de la maintenabilité du code ✅ Environnement technique : Java React JS Kubernetes Outils d'IA générative appliqués au développement

L'architecte IA couvre les prestations d'analyse, de conception, de définition, d'évolution et de validation des architectures techniques permettant de concevoir et déployer des systèmes d'IA dans le SI client. Elle porte notamment sur : Définition des architectures techniques IA (LLM, RAG, modèles internes, pipelines ML/LLMOps). Urbanisation du socle IA : composants, services, interopérabilité, sécurité, conformité RGPD/AI Act. Définition et maintien des standards et bonnes pratiques IA (nomenclatures, guidelines, patterns). Conception des architectures de déploiement on-premise (Kubernetes, Rancher, GPU/CPU). Conception des architectures pour le traitement contextuel (context engineering, ingestion documentaire, vectorisation, bases vectorielles). Conception des mécanismes d'observabilité IA (metrics, logs, hallucinations, factualité). Analyse d'impacts et études d'opportunité ou d'évolution du socle IA. Réalisation de revues d'architecture (pair reviews techniques). Contribution à la MCO du socle IA et aux plans d'évolution. Entrants : Dossier d'architecture existant (applicatif, technique, sécurité). Exigences fonctionnelles et non fonctionnelles IA. Contexte projet (Backlog PI, contraintes réglementaires, exigences RGPD/AI Act). Standards techniques et processus client. Principaux livrables : Dossier d'architecture IA (applicatif, technique, exploitation). Schémas d'architecture détaillés. Standards, guides, patterns IA. Analyse d'impacts et préconisations. AOO 2026 004 / Prestations de conception, développement, maintenance, expertise et assistance sur le produit Revues techniques et comptes rendus. Mise à jour du POS (Plan d'Occupation des Sols) si applicable.

Pour le compte d'un grand compte du secteur bancaire, nous recherchons un(e) Consultant(e) Expert(e) Senior en Sécurité de l'IA afin d'accompagner les équipes Sécurité dans la maîtrise des risques liés à l'intelligence artificielle. Vous interviendrez sur des sujets à forte dimension stratégique et technique, en lien étroit avec les équipes Cyber, Data & IA, infrastructures et projets métiers. Vos principales responsabilités seront : Identifier et analyser les risques spécifiques liés à l'IA et au Machine Learning : Prompt Injection, empoisonnement des données, évasion de modèle, vol de modèle, etc. Concevoir et définir des architectures et patterns de sécurité adaptés aux solutions IA, notamment dans des environnements agentiques. Réaliser des analyses de risques et des évaluations de sécurité des solutions et architectures IA. Accompagner les projets dans une démarche Security & AI by Design, du cadrage jusqu'à l'implémentation. Traduire les exigences de sécurité et réglementaires en mesures et contrôles techniques. Participer à l'évaluation des risques liés aux fournisseurs et solutions Third-Party AI. Contribuer à la définition de la stratégie, des standards et de la roadmap de sécurité IA & Cyber. Assurer une veille sur les nouvelles menaces, technologies et bonnes pratiques de sécurité appliquées à l'IA.

Votre rôle : accompagner les organisations dans ces transformations en plaçant l'humain au coeur des projets. Comprendre les métiers, lever les freins et faire émerger de nouveaux réflexes afin que la technologie devienne un véritable levier. De l'adoption de Microsoft 365 aux usages avancés de Copilot M365 Découvrez vos futurs défis : o Comprendre les besoins métiers, les usages et les enjeux de transformation de nos clients. o Accompagner les organisations dans l'adoption des solutions Microsoft 365, Copilot M365 et des nouveaux usages liés à l'intelligence artificielle. o Réaliser des entretiens, ateliers de découverte et sessions de co-construction avec les directions, managers et utilisateurs finaux. o Identifier les impacts organisationnels et humains liés à l'évolution des outils et des modes de travail. o Concevoir et déployer des stratégies d'accompagnement au changement favorisant l'engagement et l'appropriation des solutions. o Animer des ateliers, workshops, séminaires et communautés d'utilisateurs. o Concevoir et animer des formations, webinaires et actions de coaching adaptées aux différents profils d'utilisateurs. o Accompagner les utilisateurs dans l'intégration de Microsoft Copilot M365 et de l'IA générative dans leurs pratiques quotidiennes. o Développer et animer un réseau de champions afin de favoriser le partage des connaissances et l'adoption des bonnes pratiques. o Collaborer étroitement avec les chefs de projet et les équipes techniques pour garantir le succès des déploiements. o Suivre et analyser les indicateurs d'adoption, d'engagement et de satisfaction des utilisateurs. o Valoriser les innovations Microsoft et promouvoir les usages à forte valeur ajoutée auprès des clients. Environnement technique : o Conduite du changement et adoption digitale o User Experience (UX) et accompagnement des utilisateurs o Microsoft 365 (Teams, SharePoint, OneDrive, Viva) o Microsoft Copilot M365 et IA générative o Power Platform (Power Apps, Power Automate, Power BI) o Customer Success et stratégie d'adoption o Animation de communautés et gestion de réseaux de champions o Formation, coaching et facilitation d'ateliers o Transformation digitale o Coordination de projet o Design Thinking et intelligence co

Vous serez en charge d'accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. La prestation portera notamment sur le projet de moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, ainsi que sur d'autres cas d'usage marketing pouvant inclure les scores, la segmentation, la recommandation, la personnalisation des offres, le ciblage de campagnes ou l'optimisation du parcours client. Vos missions consisteront à contribuer: Expérience Data Science : capacité à intervenir de manière autonome sur des cas d'usage complexes, du cadrage métier à l'industrialisation. Analyse et préparation des données : maîtrise de l'exploration, de la qualité des données, des analyses statistiques et de la constitution des jeux d'apprentissage, de validation et de test. Modélisation Data Science et IA : capacité à concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d'IA, avec des métriques adaptées. Marketing analytique et personnalisation CRM : expérience souhaitée sur des cas d'usage de moteur d'offres personnalisées, scoring d'appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads. Industrialisation et MLOps : capacité à produire du code structuré, maintenable et documenté, à préparer les modèles pour la mise en production et à mettre en place des indicateurs de monitoring. Passage à l'échelle et appropriation métier : capacité à concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux, avec une attention particulière portée à l'appropriation par les équipes internes et les utilisateurs métier. Explicabilité, gouvernance IA et conformité : connaissance des bonnes pratiques d'explicabilité, de traçabilité, d'auditabilité, d'identification des biais, de suivi des dérives et de conformité aux standards internes. Collaboration et communication : aptitude à travailler avec les métiers, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité, et à restituer clairement les résultats, limites et recommandations. Les livrables attendus sont les suivants: analyses et diagnostics de données ; scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés ; modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés ; éléments d'explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent ; supports d'industrialisation, de mise en production et de suivi ; documentation de transfert de compétences et recommandations d'amélioration continue ; supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques. Les livrables destinés à être partagés avec des pays ou utilisés dans un contexte international devront également pouvoir être remis en anglais

Contexte de la mission Notre client lance un projet stratégique visant à anticiper et adapter le SI face à l'émergence des IA avancées en cybersécurité (type Claude Mythos). Ces technologies introduisent de nouveaux paradigmes :  Détection massive de vulnérabilités  Automatisation des chaînes d'attaque  Accélération extrême du cycle attaque/exploitation Notre client doit adapter sa posture pour :  Opérer à une “vitesse machine”  Garantir la résilience opérationnelle des systèmes et métiers Le directeur / La directrice de projet aura pour mission de structurer et piloter le projet IA Cyber, avec les objectifs suivants :  Evaluer l'exposition du SI aux IA avancées  Adapter les capacités de défense (SOC, patching, crise, gouvernance)  S'assurer la réactivité nécessaire au traitement des correctifs identifiés  Définir une stratégie IA cyber long terme Structuration du projet Le directeur / La directrice de projet pilotera un projet structuré autour de : 1. Cartographie de l'exposition du SI : recenser l'ensemble des applications exposées sur internet et établir les priorités de traitement des remédiations 2. Chaînes de patching et remédiation : évaluer la capacité du SI et des équipes DSI à absorber une vague de vulnérabilités critiques 3. Adaptation SOC & cyberdéfense augmentée IA : adapter les moyens humains et logiciels de détection et de la réponse face à l'accélération des découvertes de vulnérabilités 4. Gouvernance & gestion de crise : mettre en place une gouvernance adaptée face à des crises rapides et systémiques 5. Anticipation IA cyber & stratégie : passer de la posture réactive à une posture proactive et anticipative face aux menaces IA via l'usage de l'IA Détails de la prestation  Pilotage global du projet  Construction de la roadmap et des jalons  Coordination multi-équipes et multi-filiales  Pilotage des risques (cyber, techniques, organisationnels)  Mise en place et animation de la gouvernance  Alignement avec les initiatives existantes (SOC, vulnérabilités, IT…)  Consolidation des livrables et reportings  Suivi des KPI (TTD, MTTR, MTTP, automatisation…)