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🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Au moins 3 ans d'expérience Vous êtes passionné(e) par l'Intelligence Artificielle, le Machine Learning, le Deep Learning, la GenAI et la Data ? Vous souhaitez contribuer à des projets concrets à fort impact tout en apportant votre vision technique et votre capacité à structurer les solutions ? Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un.e Tech Lead IA pour rejoindre notre centre d'expertise dédié à l'Intelligence Artificielle. 💻 Contexte : En tant que Tech Lead IA, vous intervenez comme référent technique sur vos sujets IA, avec une vraie responsabilité sur la partie projet et architecture. L'objectif n'est pas seulement de “faire des modèles”, mais de transformer des problématiques métiers complexes en solutions IA robustes, utiles et exploitables dans la durée. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, entraîner et déployer des modèles d'Intelligence Artificielle en environnement réel ; Définir des protocoles d'évaluation rigoureux, alignés sur les enjeux métier ; Anticiper les problématiques de biais, de variance, de déséquilibre des données, bruit et de dérive ; Mettre en place du monitoring et optimiser les performances et les coûts ; Contribuer activement aux choix d'architecture ; Découper les problématiques complexes en étapes priorisées et actionnables ; Accompagner les équipes dans les bonnes pratiques en matière d'IA, Data et MLOps.

Mission de l'équipe :L'équipe a pour mission d'accompagner les équipes IT et métiers dans l'adoption, la conception et le déploiement de cas d'usage en Intelligence Artificielle, tout en garantissant leur alignement avec les standards, plateformes et exigences de gouvernance du Groupe. Son rôle est d'agir comme point de contact technique de référence sur les sujets IA, de diffuser les bonnes pratiques, de favoriser la montée en compétences des équipes et de promouvoir la standardisation des composants afin d'accélérer les développements et d'optimiser les coûts. L'équipe intervient selon les axes suivants : 1. Accompagnement technique des équipes L'équipe constitue le point de contact technique unique sur les sujets IA pour l'ensemble du périmètre concerné. Elle accompagne les équipes dans la conception et la mise en œuvre de leurs cas d'usage en apportant un support sur les choix d'architecture, les outils à privilégier ainsi que les bonnes pratiques de développement. Son rôle est d'accompagner les équipes dans leur autonomie et non de se substituer à elles. 2. Développement des compétences IA L'équipe contribue à la montée en compétences des équipes techniques et fonctionnelles en partageant les bonnes pratiques, les standards d'architecture et les méthodes de développement autour des technologies d'Intelligence Artificielle. Elle favorise l'appropriation des outils et des plateformes afin d'accélérer le déploiement des initiatives IA. 3. Support aux fonctions ne disposant pas d'expertise IA Pour les entités ne disposant pas de compétences IA en interne, l'équipe apporte un accompagnement opérationnel pouvant inclure une contribution directe au développement de certains cas d'usage identifiés. L'objectif est de permettre le lancement rapide de projets IA tout en assurant un transfert de connaissances. 4. Standardisation et gouvernance des solutions IA L'équipe est responsable de promouvoir la réutilisation des composants IA, d'harmoniser les pratiques et de favoriser la mutualisation des solutions afin d'accélérer les développements et de réduire les coûts. Elle veille également à la conformité des réalisations avec les standards techniques, les plateformes de référence et les exigences de gouvernance définies par le Groupe. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les axes suivants : Accompagnement des équipes dans la conception et la mise en œuvre de cas d'usage IA. Standardisation et gouvernance des solutions IA. En termes de responsabilités principales attendues à court terme, la mission devra prendre en charge les activités suivantes : Être le point de contact technique de référence sur les sujets IA. Accompagner les équipes dans leurs choix d'architecture, d'outils et de bonnes pratiques. Favoriser la montée en compétences des équipes sur les technologies IA. Apporter un support opérationnel aux fonctions ne disposant pas d'expertise IA, y compris sur le développement de certains cas d'usage. Promouvoir la réutilisation des composants IA afin d'accélérer les développements et d'optimiser les coûts. Garantir l'alignement des solutions avec les standards, plateformes et exigences de gouvernance du Groupe.

MissionsEn tant que Proxi product owner, vos missions principales consisteront à : Contribuer à la définition et à l'évolution de la roadmap produit en lien avec les équipes métier, IT et les responsables du programme. Participer à la préparation et à la validation des livrables fonctionnels ainsi qu'aux phases de tests et de recette. Contribuer au pilotage opérationnel des travaux du programme Agents IA, en lien avec les responsables de chantier, les équipes IT, les équipes métiers et les parties prenantes transverses. Assurer le suivi des actions, jalons, décisions, risques et dépendances afin de donner de la visibilité sur l'avancement des travaux. Préparer, consolider et mettre à jour les supports de gouvernance, de reporting et de suivi utilisés dans les instances projet. Organiser et faciliter les points de coordination : préparation des ordres du jour, collecte des contributions, formalisation des comptes rendus et suivi des décisions. Participer à la structuration de la documentation projet et à la mise en cohérence des informations partagées entre les différents contributeurs. Contribuer à l'identification des points d'alerte et à leur remontée auprès des responsables concernés.

Contexte Contexte de la mission : Brief de mission – Consultant Senior Stratégie & Transformation IA Dans le cadre de sa trajectoire stratégique 2026-2030, le client ambitionne d'accélérer l'intégration de l'intelligence artificielle afin de renforcer sa performance opérationnelle, améliorer l'expérience client et collaborateurs, soutenir sa rentabilité et accompagner la modernisation de son système d'information. L'IA est identifiée comme un levier majeur au service de plusieurs priorités : digitalisation des parcours, optimisation des processus d'assistance, lutte contre la fraude, amélioration du pilotage et développement de nouveaux services. Par ailleurs, plusieurs réflexions internes ont souligné la nécessité de construire une trajectoire IA globale, intégrant les dimensions métier, organisationnelles, technologiques, économiques et humaines, avec une vision claire du modèle opérationnel cible, des impacts sur les métiers et des bénéfices attendus. Objectif de la mission Accompagner la Direction Générale et le Comité de Direction dans la définition, la gouvernance et le pilotage de la trajectoire IA de l'entreprise à horizon 2030. Le consultant sera chargé de transformer les ambitions stratégiques en une feuille de route opérationnelle, priorisée, sécurisée et créatrice de valeur. MISSIONS Réaliser le diagnostic IA de de l'organisation Évaluer le niveau de maturité IA actuel. Cartographier les initiatives existantes et les expérimentations en cours. Identifier les forces, faiblesses, risques et opportunités. Analyser les dépendances avec les programmes Data, Digital, SI et Transformation. Définir la vision IA cible Formaliser l'ambition IA à horizon 2030. Définir les principes directeurs d'une IA utile, responsable et créatrice de valeur. Identifier les impacts attendus sur : l'expérience client, l'expérience collaborateur, les opérations, la performance économique, les partenaires. Construire le portefeuille de cas d'usage prioritaires Identifier, qualifier et prioriser les cas d'usage à plus forte valeur : résumé automatique d'appels ; assistance au traitement des dossiers ; contrôle automatisé des factures ; lutte contre la fraude ; vérification des garanties ; gestion des réclamations ; optimisation des prestations ; agents conversationnels ; copilotes collaborateurs ; automatisation des tâches administratives. Pour chaque cas d'usage : évaluer la valeur métier ; estimer les gains qualitatifs et quantitatifs ; identifier les prérequis Data et SI ; définir les indicateurs de réussite. Concevoir la gouvernance IA Définir les rôles et responsabilités. Proposer le modèle de gouvernance IA. Articuler la gouvernance avec les dispositifs et les exigences réglementaires. Intégrer les exigences de conformité, de sécurité et d'éthique IA 5. Définir le modèle opérationnel cible Évaluer les impacts organisationnels. Identifier les évolutions de compétences. Définir les mécanismes d'accompagnement au changement. Construire une trajectoire d'appropriation des usages IA par les managers et collaborateurs. 6. Piloter la feuille de route IA Construire la roadmap 2027-2030. Définir les jalons de déploiement. Mettre en place les indicateurs de pilotage. Animer les instances de gouvernance. Préparer les arbitrages du CODIR. Livrables attendus Diagnostic de maturité IA. Vision IA 2030. Cartographie et priorisation des cas d'usage. Business case global et trajectoire de création de valeur. Modèle de gouvernance IA. Modèle opérationnel cible. Roadmap détaillée 2027-2030. Tableau de bord de pilotage. Support de présentation COMEX/CODIR.

Prestation de tech lead Generative AI NANTES Qualif : Prototyping,Generative AI,Cont. Integration/Cont. Delivery (CI/CD),Artifactory,Workflow Automation,GitLab, Activités : - Qualifier avec le PM les cas d'usage à assister par agent IA (irritants Guilde, sondages, etc.). - Concevoir les workflows, prompts, règles métier et garde-fous ; développer sur le framework interne d'IA agentique. - Brancher les agents aux outils via API, événements et connecteurs ; tester, évaluer, documenter. - Présenter la valeur livrée à la démo AIDEX ; maintenir et faire évoluer les agents publiés. Notre client attend candidat autonome et disposant d'expériences lui permettant de tenir un rôle de tech lead. Il devra à ce titre avoir : - un solide bagage en développement logiciel : intégration d'API, automatisation, orchestration de workflows. - des connaissances des chaînes CI/CD et de l'écosystème Jira / GitLab, Artifactory. - d'une pratique (ou fort appétit) des approches IA générative : LLM, agents, RAG (une première expérience est nécessaire). - d'un goût du prototypage rapide, sensibilité qualité/sécurité, plaisir à vulgariser et à travailler avec des interlocuteurs variés. Qualif : Prototyping,Generative AI,Cont. Integration/Cont. Delivery (CI/CD),Artifactory,Workflow Automation,GitLab,

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.

Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l'entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d'une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l'industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d'interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d'analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l'orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l'optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l'ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d'intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d'orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d'analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes.

Notre client recherche un Business Analyst Technique IA / RAG pour rejoindre l'équipe XXX, responsable de la plateforme transverse d'IA générative de Bpifrance. L'équipe IAP développe et opère les services mutualisés d'IA : LLM gateway, gestion des accès et des clés (AI Products), monitoring et observabilité (Langfuse), ainsi que l'industrialisation des patterns RAG, agents et pipelines IA. Elle travaille en forte interaction avec les équipes MTA, IALab, GED, RPA, sécurité et architecture, dans un environnement Agile SAFe. Vos principales responsabilités : Cadrage et recueil des besoins : structurer les besoins des équipes consommatrices (MTA, métiers, IT) autour des services de la plateforme IA (API, portail self-service, LLM, RAG, agents) Formalisation fonctionnelle : rédiger les user stories, alimenter le backlog produit plateforme, produire les spécifications fonctionnelles et les guidelines d'utilisation des services Définition des standards d'usage : contribuer aux bonnes pratiques de prompting, RAG et agents, ainsi qu'aux modèles de données et patterns d'intégration Gouvernance IA : participer à la mise en place du cadre de conformité (Charte IA, AI Act, sécurité), à la gestion des accès et au suivi des risques et données sensibles Pilotage qualité & adoption : définir les KPIs (usage, coût, latence, qualité), suivre l'adoption des services IAP, contribuer à la documentation et à l'onboarding des équipes Accompagnement des équipes projets : support au cadrage des cas d'usage, aide à la structuration des pipelines IA, interface entre équipes techniques et métiers Participation aux cérémonies Agile SAFe : daily, PI Planning, backlog refinement, System Demo

🚀 Mission Freelance : Lead AI Engineer / Architecte IA Agentique & AIOps (H/F) Référence : AO2607051 Durée : Longue mission (Visée de production / Industrialisation) Lieu : France (Rythme de télétravail à définir) Contexte technologique : AWS, Dataiku, Snowflake, Kubernetes, Python, Frameworks Agentiques, MCP. 📋 Contexte de la mission Notre organisation dispose d'une première plateforme AIOps mature (exploitant Dataiku, Snowflake et AWS) pour valoriser nos données opérationnelles (incidents, changements, événements) et optimiser la prédiction et l'aide à la décision. Dans le cadre de l'évolution de notre démarche, nous souhaitons accélérer l'adoption des technologies d'intelligence artificielle agentique. L'objectif est de développer de nouveaux usages d'automatisation, d'assistance avancée aux équipes d'exploitation et d'orchestration intelligente des processus IT (Infrastructure VMware, Kubernetes, etc.). Nous recherchons un Lead AI Engineer disposant d'une forte expérience opérationnelle pour concevoir, développer, industrialiser et intégrer ces solutions au sein de notre système d'information. 🎯 Vos principales responsabilités1. Développement et Intégration de solutions IA Orchestration Multi-Agents : Concevoir des assistants de code et des agents spécialisés pour les équipes d'exploitation, d'ingénierie et de support. Écosystème MCP : Déployer l'infrastructure Model Context Protocol (MCP) ou équivalents, créer les connecteurs et outils pour interagir avec nos API internes (ITSM, CMDB, observabilité). Architecture RAG : Développer les mécanismes d'ingestion, de chunking et d'indexation pour exploiter nos référentiels techniques, runbooks et bases de connaissances. Intégration technologique : Connecter les solutions avec nos socles (VMware Cloud Foundation, Kubernetes, Dataiku, Snowflake) et les LLM/services cloud (LiteLLM, Bedrock, OpenAI, AWS). 2. Industrialisation et Exploitation (MCO) Pratiques Modernes : Garantir la qualité du code (Python, clean code, TDD, CI/CD avec Jenkins, IaC via Terraform/Ansible). LLMOps & Sécurité : Mettre en œuvre le tracking de l'observabilité, l'évaluation des réponses, la maîtrise des coûts/latence, et sécuriser les agents (contre le prompt injection et l'exfiltration de données). Évolution AIOps : Participer à la maintenance et à l'évolution (analyse de causes et remédiation) de la plateforme existante. 3. Accompagnement et Leadership Identifier les opportunités de création de valeur et être force de proposition. Assurer l'acculturation et le transfert de compétences vers l'équipe interne sur les concepts d'architecture agentique et de MCP. 🛠️ Profil recherché & Compétences requises Nous recherchons un profil hautement autonome, capable à la fois de challenger les orientations d'architecture et de "mettre les mains dans le code" pour délivrer. Compétences techniques indispensables : Expertise Python et maîtrise éprouvée de la mise en production d'applications d'IA Générative. Frameworks Agentiques : Expérience concrète sur des outils d'orchestration multi-agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou équivalents). Model Context Protocol : Une expérience réelle ou une maîtrise solide de la mise en œuvre du standard MCP est fortement attendue. DevOps / Cloud : Bonne connaissance de l'écosystème AWS, de Docker/Kubernetes et des chaînes CI/CD (Jenkins). Sécurité IA : Sensibilité affinée aux problématiques de sécurité des LLM (gestion des secrets, prompt injections). Compétences appréciées (Atouts forts) : Expérience face aux biais et limites des LLM en production (hallucinations, dérive, explosion des coûts, latence). Connaissance du monde de l'exploitation IT / Infrastructures (Day-0, Day-1, Day-2 sur environnements virtualisés et conteneurisés). 📦 Livrables attendus PoC et MVPs industrialisés (assistants contextuels, agents connectés aux chaînes ITSM/CMDB, serveurs MCP opérationnels). Composants d'automatisation intelligente (outils type Claude Code ou équivalents Codex pour l'infrastructure). Documentation technique complète (ADR, runbooks/playbooks d'exploitation). Supports et plan de transfert de compétences formalisés pour l'équipe interne.

emagine recherche un data analyst Projet IA pour intégrer une équipe dynamique dans un contexte de croissance rapide des projets IA. RésuméLe Data Analyst aura pour rôle principal de transformer les données en informations exploitables pour le business au sein de l'équipe Data Science, en utilisant ses compétences analytiques et techniques. Responsabilités :Collecte et préparation des données : Création de pipelines de données et gestion de la qualité des données. Analyse de Données : Réalisation d'analyses exploratoires et construction de dashboards (Power BI). Collaboration avec les Data Scientists et les métiers : Soutien au cycle de vie des projets et échange avec les équipes métiers. Analyse de performance et A/B test : Suivi des résultats et analyse de ROI des projets. Exigences Clés :Bac+5 en ingénierie, commerce ou spécialisation Data, BI, Statistiques. 2 à 5 ans d'expérience en tant que Data Analyst ou Business Analyst. Maîtrise de SQL et Python. Atouts :Expérience en accompagnement de projets IA. Compétences en outils de visualisation de données (ex: Power BI). Esprit d'analyse et sens business. Détails :Lieu : La Défense. Durée : > 6 mois. Télétravail : 2 jours. Démarrage : AAP.

Dans le cadre du développement et de l'adoption de solutions d'intelligence artificielle générative, vous intervenez comme MOA technico-fonctionnel afin d'accompagner les utilisateurs métiers dans l'identification, la qualification et la mise en œuvre de cas d'usage autour de ChatGPT. Vous assurez le recueil et la formalisation des besoins, coordonnez les échanges entre les équipes métiers, produit et techniques, participez à la conduite du changement et animez des formations en français et en anglais. Vous contribuez également au suivi du backlog, à la qualification des incidents et des évolutions, à la documentation des travaux ainsi qu'à la recette fonctionnelle des nouvelles fonctionnalités de la plateforme IA.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Engineer Senior pour contribuer à la construction et à l'évolution de sa plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : de l'ingestion des flux jusqu'à leur exploitation par les équipes Analytics, BI et IA. Vous serez garant de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données afin de permettre la création d'indicateurs fiables, de tableaux de bord performants et l'alimentation de cas d'usage Data Science et IA. Votre mission consistera également à concevoir une architecture de données robuste ainsi qu'une couche sémantique unifiée facilitant la compréhension et l'exploitation des données par les utilisateurs métiers. Vos missions Data Engineering & Pipelines Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT). Assurer la collecte, l'intégration et la transformation de données provenant de sources hétérogènes. Optimiser les performances et la fiabilité des flux de données. Garantir la qualité et la cohérence des données tout au long des traitements. Modélisation Data Analytics & IA Concevoir les modèles de données adaptés aux usages analytiques et décisionnels. Mettre en place et optimiser des architectures de type : Data Warehouse /Datamarts/Schémas en étoile Accompagner les besoins liés aux projets IA et à la valorisation des données. Couche sémantique & Business Intelligence Construire et maintenir une couche sémantique assurant des définitions métiers communes et cohérentes. Collaborer avec les équipes métiers pour structurer les indicateurs et KPIs. Participer à la valorisation de la donnée à travers des outils de datavisualisation. Industrialisation & DevOps Participer à l'automatisation des déploiements et à la mise en place des bonnes pratiques CI/CD. Contribuer à l'amélioration continue de l'écosystème Data.

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA. Vous interviendrez sur des environnements critiques, fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d'intelligence artificielle et d'innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d'idéation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

LivrablesDéveloppement et livraison du code des fonctionnalités attendues Réalisation des tests unitaires, d'intégration et de performance Documentation technique des développements réalisés Documentation des configurations et processus Participation à la mise en œuvre des pipelines CI/CD Vos missionsConcevoir et développer les composants backend des produits IA Développer des API et services en Python Réaliser les développements, tests et revues de code Garantir la qualité et les performances des fonctionnalités livrées Participer à la construction et à l'amélioration des chaînes CI/CD Contribuer aux pratiques DevOps sur Google Cloud Platform Assurer la maintenance corrective et évolutive des composants développés Produire une documentation technique complète Participer aux cérémonies Agile Scrum dans un environnement SAFe Assurer le build et le run des solutions développées Effectuer une veille technologique autour des sujets IA Compétences techniquesImpérativesPython confirmé / expert GitHub confirmé FastAPI Développement d'API REST Français courant Anglais professionnel ImportantesGitHub Actions Kafka Google Cloud Platform (GCP) Kubernetes Docker Terraform PostgreSQL MongoDB Tests automatisés (unitaires, intégration, TDD, BDD) CI/CD Agile Scrum / SAFe

Contexte de la mission 1. Construire un cadre de gouvernance IA • définir les principes de gouvernance IA • intégrer : o exigences du RIA o articulation avec RGPD o intégration dans la gouvernance Data existante 2. Définir un RACI RIA opérationnel • identifier les activités du cycle de vie IA : o cadrage des cas d'usage o qualification des systèmes IA o gestion des risques o conformité o mise en production et suivi • définir un RACI détaillé précisant : o rôle du DPO o rôle Data Gov / CDO o rôle métiers / IT avec distinction explicite : • obligations réglementaires (RIA / RGPD) • responsabilités de gouvernance interne 3. Traduire le RIA en processus opérationnels • définir des processus intégrables dans les projets : o “IA by design” o qualification des systèmes (IA à risque ou non) o gestion documentaire o conformité continue 4. Tester le cadre sur des cas concrets • appliquer le cadre sur plusieurs cas d'usage IA • vérifier : o la pertinence du RACI o la compréhension des rôles o la faisabilité opérationnelle Attendu clé : retour d'expérience structuré + ajustements 5. Accompagner le déploiement • animation d'ateliers avec : o Data Gouv o DPO o Métiers • supports pédagogiques • acculturation au RIA

Au sein du CERT (Computer Emergency Response Team) , vous serez rattaché(e) au pôle Anticipation. Le CERT est en charge de la détection, de la prévention et de la réponse aux incidents de sécurité sur le périmètre des réseaux opérateurs et des systèmes d'information. En rejoignant l'équipe Anticipation, vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire spécialisée autour de trois activités : Cyber Threat Intelligence (CTI) – Veille et analyse des menaces cyber Vulnerability Operations Center (VOC) – Gestion et suivi des vulnérabilités Développement – Outillage et automatisation au service de la sécurité Objectifs et livrables Mission principale : Threat Hunting IA Votre mission consistera à mener une activité de Threat Hunting continu centrée sur les usages de l'Intelligence Artificielle , afin d'identifier, cartographier et sécuriser l'ensemble des déploiements IA sur notre périmètre. Objectifs et responsabilités Inventaire automatisé des usages IA Concevoir et mettre en œuvre un processus d'inventaire automatisé des usages de l'IA à travers l'ensemble du SI. Détecter les infrastructures consommant des modèles IA (API, services managés, déploiements on-premise). Identifier les cas de Shadow IA (usages non référencés ou non approuvés). Évaluation des risques liés aux modèles IA Évaluer les risques associés aux usages des modèles IA selon plusieurs axes : Exposition : surface d'attaque, accessibilité des endpoints, données exposées. Type de modèle : LLM, modèles de classification, modèles génératifs, etc. Guardrails : vérifier la présence et l'efficacité des mécanismes de protection (filtrage des entrées/sorties, limitations d'usage, politiques de sécurité). Détection et monitoring Identifier et modéliser les schémas de logs pertinents à destination du SOC pour la supervision des usages IA. Définir des règles de détection adaptées aux menaces spécifiques à l'IA (exfiltration de données, abus d'API, comportements anormaux). Tests de sécurité des modèles IA Réaliser des tests de robustesse des modèles à l'aide de l'outil Giskard (biais, hallucinations, fuites de données). Mener des campagnes de pentest orientées Prompt Injection (injection directe, injection indirecte, jailbreak) pour évaluer la résistance des modèles déployés. Sécurité Cloud et Shadow IA (Wiz) Analyser et interpréter les findings remontés par la plateforme Wiz. Configurer Wiz pour identifier et cartographier le Shadow IA sur l'ensemble du périmètre cloud de Bouygues Telecom. Proposer des remédiations et des recommandations de durcissement. Profil recherché Formation supérieure en cybersécurité, informatique ou domaine connexe. Expérience en Threat Hunting, CTI ou analyse SOC/CERT. Connaissance des architectures IA/ML et des risques associés (OWASP Top 10 for LLM). Maîtrise des outils de sécurité cloud (Wiz ou équivalent). Familiarité avec les outils de test de modèles IA (Giskard, frameworks de red teaming IA). Compétences en scripting et automatisation (Python, API REST). Capacité d'analyse, rigueur et esprit d'équipe. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Pentest Confirmé Threat Hunting Expert Analyste CERT Confirmé Analyste SOC Confirmé Intelligence Artificielle Expert