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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

Votre intervention portera principalement sur : Conception et pilotage des solutions IA agentiques : • Recueillir, cadrer et contextualiser les besoins métiers et techniques. • Concevoir des agents IA, des skills et des chaînes d'orchestration adaptées aux besoins. • Développer ou enrichir les capacités existantes de la plateforme. • Superviser les réalisations produites par les agents. • Gérer les exceptions et valider les résultats générés. • Optimiser les performances et la consommation des ressources (tokens, coûts d'exploitation, etc.). • Participer à l'amélioration continue des capacités agentiques. Développement de la plateforme : • Développer et maintenir des skills réutilisables. • Mettre en œuvre des mécanismes de Tool Calling. • Exploiter et intégrer le protocole MCP (Model Context Protocol). • Développer des connecteurs et intégrer de nouveaux outils. • Contribuer à la mutualisation et à la standardisation des composants développés. Pilotage des projets automatisés par IA : • Inventaire et qualification des actifs. • Analyse automatisée de patrimoine. • Collecte et structuration des informations. • Élaboration de stratégies d'exécution. • Définition de trajectoires techniques. • Préparation des éléments de réalisation. • Génération de code. • Génération d'infrastructures. • Création de pipelines. • Production de composants techniques. • Génération et exécution de tests. • Analyse automatisée des résultats. • Détection des anomalies et écarts. Documentation : • Documentation technique et d'architecture. • Rédaction des ADR (Architecture Decision Records). • Guides d'exploitation. • Capitalisation des connaissances. Gouvernance et amélioration continue : • Contrôler la qualité des réalisations. • Valider les stratégies et choix techniques. • Arbitrer les décisions d'architecture majeures. • Identifier et gérer les risques. • Formaliser les bonnes pratiques. • Enrichir le catalogue de skills. • Assurer le transfert de compétences auprès des équipes. • Partager les retours d'expérience et recommandations d'amélioration. Environnement technique • IA & Agentic Engineering • IA Générative (GenAI) • Systèmes multi-agents • Agentic Engineering • Prompt Engineering avancé • Tool Calling • MCP (Model Context Protocol) • RAG (Retrieval-Augmented Generation) • Mémoire agentique • Orchestration d'agents • Développement de skills Développement & Cloud • Python • Shell scripting • Git / GitLab • CI/CD • DevOps • Kubernetes • Docker • Infrastructure as Code • AWS • Azure Domaines d'intervention : • Développement logiciel • Modernisation applicative • Cloud • DevOps • Cybersécurité • Automatisation IT • Plateformes Data, etc. Référence de l'offre : jvi4ah624b

Contexte de la missionLa mission consiste à auditer les données, les référentiels, les flux, les indicateurs et les outils décisionnels existants afin d'améliorer la qualité du pilotage et de renforcer la maîtrise de l'écosystème data. Elle vise également à clarifier la gouvernance des données, à identifier les leviers de fiabilisation et à préparer les usages pertinents de l'intelligence artificielle dans une logique pragmatique, sécurisée et alignée avec les besoins métiers. Missions principales· Réaliser un état des lieux des sources de données, référentiels, flux d'alimentation, traitements et outils BI existants. · Analyser la qualité, la cohérence, la disponibilité et la fiabilité des données utilisées pour le pilotage. · Cartographier les indicateurs clés, leurs règles de calcul, leurs usages métiers et leurs éventuelles divergences entre outils ou directions. · Identifier les irritants, risques, doublons, ruptures de chaîne et axes d'amélioration du dispositif décisionnel. · Proposer des recommandations pour renforcer la gouvernance data, les responsabilités, les processus de contrôle et les règles de gestion. · Contribuer à la définition d'une trajectoire d'amélioration BI et Data, incluant les priorités, les dépendances et les gains attendus. · Identifier les cas d'usage IA pertinents, réalistes et créateurs de valeur, en tenant compte de la maturité des données et des contraintes métiers. · Accompagner les parties prenantes dans la compréhension des constats, des impacts et des recommandations. Livrables attendus· Cartographie des données, référentiels, flux et outils décisionnels. · Diagnostic de qualité et de fiabilité des données et indicateurs. · Analyse des écarts entre besoins métiers, indicateurs disponibles et usages réels. · Recommandations de gouvernance data et de fiabilisation des processus. · Feuille de route priorisée des actions d'amélioration Data / BI. · Première qualification des cas d'usage IA pertinents et conditions de mise en œuvre. · Support de restitution synthétique à destination des parties prenantes métiers et IT.

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

Contexte : Nous recherchons un Data Scientist confirmé/expert pour concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage d'IA générative à fort impact métier. La mission se déroulera principalement dans une squad dédiée pour assurer la continuité et la modularité entre les différents projets. Responsabilités : Concevoir et développer des workflows LLM avancés Collaborer avec les équipes métier et IT pour définir et mettre en oeuvre des solutions IA. Optimiser les performances des solutions : prompt engineering, fine-tuning, gestion du contexte, structuration des outputs Collaborer avec les équipes métier pour cadrer les besoins et traduire les exigences fonctionnelles en solutions techniques Contribuer à la planification détaillée et aux rituels Agile de la squad

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

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,

Nous recherchons un Forward Deployed Engineer doté d'une solide expertise technique et d'une forte sensibilité business afin d'accompagner les clients stratégiques de notre partenaire, principalement des startups innovantes dans le domaine de l'IA. Vous collaborerez avec certaines des startups IA les plus prometteuses au monde, en les accompagnant tout au long du cycle de vie de leurs projets : idéation, développement, mise en production, montée en charge (scalabilité). Votre objectif sera d'accélérer la création de valeur générée grâce à notre la plateforme. Vous travaillerez sur les cas d'usage les plus innovants développés avec leurAPI et jouerez un rôle essentiel dans la remontée de retours produits et de feedbacks sur les modèles d'IA auprès des équipes internes. Vous collaborerez étroitement avec les équipes : Commerciales, Solutions Engineering, Recherche appliquée Produits et serez rattaché au Startups Solutions Architecture Lead. Vos missions Accompagner les clients comme partenaire technique privilégié afin de déployer les solutions de notre partenaire en production et accélérer leur passage de l'idée au déploiement industriel. Conseiller de manière proactive les clients afin de maximiser l'impact métier de leurs applications. Traduire les besoins clients en documentation fonctionnelle claire (PRD, workflows, critères de succès) destinée aux équipes internes. Collaborer avec les équipes Produit, Engineering et Solutions pour définir le périmètre des développements, prioriser les demandes et respecter les échéances. Gérer et prioriser les backlogs de plusieurs projets clients simultanément. Planifier les projets et communiquer leur avancement au travers de plans projets, tableaux de suivi et présentations. Garantir les phases de tests et de validation de bout en bout avant toute mise en production chez les clients.

Le projet consistera à expérimenter une approche assistée par GenAI permettant de reconstruire un lineage à partir de différentes sources : requêtes SQL et tables BigQuery, traitements Python, documentations métiers Word/PPT/PDF. Le cas d'usage principal porte sur la reconstruction d'un lineage end-to-end sur un indicateur ou reporting critique, avec un focus initial sur l'univers risk et un cas candidat autour des provisions sur valeurs résiduelles. L'objectif est de produire une base de lineage pré-remplie, comparable au lineage manuel existant, qui pourra ensuite être validée par les sachants métiers et, si possible, restituée dans un format exploitable ou ingestable. Vous serez en charge de : Renforcer l'équipe Data Science autour de sujets d'AI Engineering, Concevoir, développer et tester une approche assistée par IA pour la reconstruction du data lineage. Améliorer la productivité des ateliers métier, et de produire des livrables réutilisables pour la validation et l'industrialisation éventuelle du dispositif. Analyser Les sources techniques hétérogènes, de développer des composants d'extraction et de reconstruction des liens de données, Documenter les résultats obtenus de manière claire et exploitable par les équipes Data Governance, Data Science et les parties prenantes métier, Les livrables attendus seront les suivants: Un lineage end-to-end reconstruit sur un cas d'usage témoin, comparable au lineage manuel existant Les scripts, notebooks ou composants techniques développés Documentation de l'approche retenue, des hypothèses, limites et écarts constatés Eestitution exploitable par les sachants pour validation Recommandations sur les conditions de passage à l'échelle, notamment en matière d'outillage, d'intégration de gouvernance et d'industrialisation.

🔎 Recherche Tech Lead – Agentic AI / IA générative (H/F) 📍 IDF – déplacements ponctuels à prévoir 🚫 Hors sous-traitance ESN | 🇫🇷 Profils résidents en France uniquement Un grand groupe bancaire international, acteur majeur des Securities Services, recherche un Tech Lead Agentic AI pour piloter la mise en place d'une architecture IA-first dans un contexte de transformation cloud-native. Vos missions : ✅ Définir l'architecture des services agentiques IA (LLM, RAG) ✅ Piloter l'intégration CI/CD/MLOps des composants IA ✅ Définir la stratégie de test et de qualité des agents ✅ Encadrer techniquement plusieurs squads ✅ Être l'interface technique avec Architecture, Risk et Product Owners Votre profil : 🔹 Solide expérience Tech Lead / Architecte en environnement Agile 🔹 Maîtrise de Python, Kafka, Elasticsearch, cloud (AWS/Azure/GCP) 🔹 Expérience sur des architectures Agentic AI / LLM / RAG 🔹 Bonnes pratiques MLOps / DevOps 🔹 Anglais courant obligatoire 📩 Seules les candidatures reçues à l'adresse seront traitées. #TechLead #AgenticAI #LLM #RAG #MLOps #ITJobs #BankingIT #SecuritiesServices #Freelance

Dans le cadre d'un projet de développement d'applications web innovantes, nous recherchons un Développeur Full Stack Senior disposant d'au moins 8 années d'expérience. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de webapps intégrant des fonctionnalités avancées d'analytics, de visualisation de données sur mesure et d'intelligence artificielle. Il participera à l'ensemble du cycle de développement, depuis la définition des interfaces et de l'expérience utilisateur jusqu'à la mise en œuvre des services backend et des intégrations de données. La mission comprend notamment la conception d'interfaces frontend soignées, ergonomiques et performantes, ainsi que le développement de composants de data visualisation personnalisés. Le consultant prendra également en charge le développement, l'évolution et la maintenance des services backend principalement réalisés en Python. Il contribuera à l'intégration de briques d'intelligence artificielle et, selon les besoins, de frameworks agentiques permettant d'embarquer des agents IA au sein d'interfaces web spécifiques. La mission nécessite une forte autonomie, une excellente compréhension des développements réalisés et une attention particulière portée à la qualité, à la maintenabilité et à la performance du code.

Missions principales : Concevoir, développer et maintenir des API REST pour les applications FTM et les solutions tactiques (exposition de données, services IA, pipelines ML / GenAI / RAG). Intégrer les services IA existants (modèles ML, moteurs GenAI, briques RAG) dans une architecture de micro services ou de services applicatifs. Utiliser des outils d'IA pour assister le développement back-end : génération de code, de tests unitaires et d'intégration, documentation d'API (contrats, spécifications). Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science pour définir les contrats d'API, optimiser les flux de données et exposer les résultats des modèles. Contribuer à l'amélioration de la chaîne CI/CD et des pratiques DevSecOps (sécurité des API, performance, observabilité, monitoring).

Nous recherchons, pour une startup IA early stage venant d'intégrer Station F, un Agentic AI Development Engineer afin de participer au développement d'une plateforme d'automatisation intelligente à destination des entreprises. L'objectif : concevoir une nouvelle génération d'agents IA capables d'assister les utilisateurs au quotidien et d'automatiser des processus métier de bout en bout, sans expertise technique. Vos missionsConcevoir et développer des systèmes IA agentiques capables d'utiliser des outils, naviguer sur le web, demander des validations, reprendre après erreur et produire des résultats fiables. Développer des workflows d'automatisation de bout en bout : compréhension des besoins utilisateurs, sélection des outils, exécution, validation et restitution. Travailler sur des problématiques de tool calling, mémoire, contexte long, browser automation, workflow orchestration et observabilité. Mettre en place des frameworks d'évaluation afin de mesurer la qualité et la robustesse des comportements des agents IA. Concevoir des solutions fiables, testables et adaptées à des usages en production. Collaborer étroitement avec les fondateurs sur les choix techniques et les évolutions produit.

Description: La mission d'ingénierie DevOps IA sera assurée au sein de l'équipe Développement et Automatisation. Pour cela, la mission nécessite de posséder une expertise sur les outils DevOps ainsi que sur les processus et bonnes pratiques associées à ces technologies (méthodes AGILE). La mission implique de disposer d'une très bonne connaissance généraliste des technologies de l'IT (système, réseaux, bases de données, stockage, middleware, etc.). La mission sera réalisée entre les squads « CICD » et « Dev Expert » de l'équipe. Elle consistera à : • Industrialiser l'usage d'agents IA dans les processus internes. • Intégrer des agents avec des systèmes d'entreprise via MCP. • Développer des scripts, outils et connecteurs en Python. • Concevoir et maintenir des workflows d'automatisation avec N8N. • Assurer l'intégration entre outils DevOps, APIs, services IA et applications métiers. • Participer à la mise en place de bonnes pratiques de sécurité, d'observabilité et de gouvernance. • Accompagner les équipes dans l'utilisation des solutions IA et des automatisations mises à disposition. • Documenter les architectures, workflows, connecteurs et standards d'exploitation. • En cas de test de notification push, vérifiez l'environnement avant envoi.

Description: Mission de Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.

Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle, notre client dans le domaine bancaire, souhaite renforcer ses équipes avec un Expert IA capable d'intervenir de bout en bout sur les projets IA, depuis l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production des solutions. Vous participerez à la structuration d'un programme IA ambitieux, en collaboration étroite avec les équipes métiers, Data et IT. Votre rôle sera d'identifier les opportunités à forte valeur ajoutée, de concevoir les architectures adaptées et de développer des solutions robustes, industrialisées et pérennes. Vos missions Analyse & cadrage des cas d'usage IA Vous accompagnez les métiers dans la définition de leur stratégie IA : Animer des ateliers avec les équipes métier afin d'identifier les opportunités d'utilisation de l'IA Analyser les besoins fonctionnels et les traduire en solutions techniques Évaluer la faisabilité, les risques et la valeur métier des cas d'usage Prioriser les initiatives IA selon leur impact Formaliser les cahiers des charges fonctionnels et techniques Élaborer les feuilles de route IA Conception & développement des solutions IA Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA : Concevoir les architectures techniques adaptées Préparer, nettoyer et valoriser les données Développer des modèles de Machine Learning, Deep Learning ou IA Générative Entraîner, évaluer et optimiser les modèles Construire les pipelines de traitement des données Déployer les modèles en production Mettre en place les dispositifs de monitoring et de supervision Garantir la qualité, la robustesse et la performance des solutions Industrialisation & MLOps Vous contribuez à l'industrialisation des projets IA : Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps Automatiser les cycles d'entraînement et de déploiement Assurer le versioning des modèles et des données Participer à l'amélioration continue des plateformes IA Conseil & accompagnement Vous apportez votre expertise sur les sujets IA : Conseiller les équipes sur les architectures et technologies les plus adaptées Participer à la définition de la stratégie IA Assurer une veille technologique permanente Accompagner la montée en compétences des équipes internes Transférer les connaissances afin de garantir la pérennité des solutions Environnement technique Intelligence Artificielle Machine Learning Deep Learning IA Générative NLP Vision par ordinateur Systèmes de recommandation Classification, régression, clustering Frameworks & bibliothèques TensorFlow PyTorch Scikit-learn Keras Hugging Face LangChain Cloud & MLOps AWS SageMaker Azure Machine Learning Google AI Platform MLflow Kubeflow DVC Data Engineering Collecte et préparation des données Pipelines de données Industrialisation des traitements Déploiement et monitoring des modèles