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📋 RÉSUMÉ Nous recherchons un Ingénieur Sécurité / Cyber spécialisé dans les environnements d’intelligence artificielle afin de renforcer la sécurité des infrastructures, plateformes et pipelines liés aux projets IA. Vous interviendrez sur la conception, la mise en œuvre et l’amélioration continue des mécanismes de cybersécurité dans un environnement technique exigeant et innovant. 🎯 MISSIONS Concevoir et mettre en œuvre des architectures de sécurité pour les environnements IA et data Analyser les risques liés aux infrastructures, aux modèles IA et aux flux de données Mettre en place des contrôles de sécurité sur les plateformes de calcul, clusters et pipelines ML Participer à la définition et à l’application des politiques de sécurité et des standards cyber Réaliser des audits de sécurité et identifier les vulnérabilités Mettre en œuvre des mécanismes de protection des données sensibles et des modèles IA Collaborer avec les équipes infrastructure, data et développement pour sécuriser les environnements Participer à la gestion des incidents de sécurité et à l'amélioration continue des dispositifs cyber 📦 LIVRABLES Architecture de sécurité des environnements IA Rapports d’audit et analyses de vulnérabilités Plans de remédiation et recommandations de sécurité Documentation des procédures et standards de sécurité Tableaux de bord et indicateurs de sécurité

Contexte de la mission Vous serez amené à évoluer dans une équipe pluridisciplinaire et travailler à concevoir, développer ou faire évoluer notre infra et plateforme Big Data dans un environnement Kubernetes. Objectifs et livrables Maintenir et faire évoluer la chaine CI/CD et les différents environnements containerisés. Adapter nos infrastructures et services aux besoins des projets. Concevoir et intégrer de nouvelles solutions sur nos infrastructures conteneurisées Documenter l’architecture, l’administration et l’exploitation Guider nos clients dans l'utilisation de Kubernetes et des pipelines CI/CD Assurer le support de niveau 3 sur les infrastructures supportant la conteneurisation. Veiller à la sécurité de bout en bout dans l’usage des technologies de conteneurisation et des conteneurs. Assurer une veille technologique. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Programmation Python Confirmé Gitlab CI/CD Expert GRAFANA Avancé ANSIBLE Avancé KAFKA Expert KUBERNETES Expert ELASTICSEARCH Confirmé ,

Dans le cadre du développement de solutions technologiques innovantes destinées aux acteurs de la mobilité et de la gestion de flottes, une équipe data souhaite se renforcer avec un Senior Data Scientist spécialisé en intelligence artificielle. L’objectif est de concevoir et industrialiser des modèles avancés permettant d’optimiser la performance opérationnelle, la sécurité et la durabilité des solutions proposées. Objectif de la mission Concevoir, développer et industrialiser des briques d’intelligence artificielle avancées (computer vision, modèles prédictifs, IA générative, systèmes agents) dans un environnement produit data innovant. Missions principales Conception et développement IA Concevoir des algorithmes d’IA pour des modèles prédictifs (risque, consommation, maintenance, performance) Analyser les performances des modèles et suivre les KPI Assurer la traçabilité des itérations et la non-régression Participer à l’industrialisation des modèles IA générative et systèmes agents Contribuer aux travaux autour des modèles de langage (LLM) Développer des solutions d’IA générative et de systèmes agents Participer à l’animation d’une communauté technique IA Innovation et vision Assurer une veille technologique active Proposer des orientations techniques innovantes Contribuer à des travaux de recherche et d’innovation Collaborer avec des partenaires externes (labos, start-ups, éditeurs) Coordination et communication Interagir avec les équipes techniques et métiers Comprendre les besoins opérationnels des utilisateurs Participer à la rédaction et validation des tickets techniques et releases Présenter les résultats et recommandations Livrables attendus Briques algorithmiques industrialisables Indicateurs de performance et analyses Documentation technique Contributions à la roadmap data / IA Recommandations techniques et stratégiques Compétences obligatoires Expertise en intelligence artificielle et machine learning avancé Expérience sur les modèles de langage (LLM) et systèmes agents Connaissances solides en computer vision Expérience en industrialisation de modèles data Capacité à piloter des projets data complexes Esprit analytique et critique Compétences appréciées Connaissance des environnements cloud / MLOps Expérience produit data ou solutions innovantes Interaction avec écosystèmes de recherche Participation à projets innovants ou brevets

Ingénieur IA GenAI/ Knowledge Graph/ Mcp Service 600 e par j Développement d’agents intelligents Le consultant interviendra sur la conception et l’amélioration d’agents basés sur des frameworks comme Google ADK ou LangChain / LangGraph. Ces agents devront être capables de comprendre des besoins métier (optimisation de contenu), d’interagir avec des sources de données et de générer du contenu pertinent et contextualisé. Exploitation de la donnée (RAG / Knowledge Graph) La mission inclut la mise en place de pipelines de données depuis BigQuery vers un Knowledge Graph. L’objectif est d’alimenter les agents avec des données structurées et fiables, dans une logique de Retrieval-Augmented Generation (RAG), afin d’améliorer la pertinence des outputs générés. Orchestration et intégration (MCP servers) Le consultant devra développer ou refondre des serveurs MCP qui servent de couche d’orchestration entre les agents GenAI et les systèmes externes. Cela permet aux agents d’accéder à des APIs, de manipuler des données et d’exécuter des actions dans l’écosystème existant. Finalité Mettre en place une IA capable de générer, enrichir et optimiser automatiquement du contenu web, en s’appuyant sur des données internes et en étant intégrée aux outils métiers. 600 e par jour

🎯 ML Engineer – Industrialisation & Agents IA Nous accompagnons actuellement un de nos clients dans le cadre du renforcement de ses équipes Data / IA, avec un enjeu fort autour de l’industrialisation des modèles et du développement d’agents basés sur les LLM. Dans ce contexte, nous recherchons un ML Engineer , avec un niveau d’expérience ouvert (à partir de 4 ans jusqu’à expert), pour intervenir sur des sujets à forte valeur ajoutée. Missions Concevoir et développer des agents IA basés sur des LLM Participer à l’ industrialisation des modèles de Machine Learning Mettre en place et optimiser des pipelines MLOps Assurer le déploiement, le monitoring et la performance des modèles en production Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour intégrer les solutions IA dans les outils existants Contribuer aux bonnes pratiques CI/CD, automatisation et GitOps 🛠️ Environnement technique IA / LLM : LangChain, LangGraph, LLM MLOps : MLflow, Kubeflow DevOps / Industrialisation : CI/CD, GitOps Data / ML : Machine Learning (profil ex Data Scientist apprécié)

Bonjour, Dans le cadre du centre d'expertise de la direction Data & IA, nous recherchons un(e) data scientist de 3 à 6 ans d'expérience. Il s'agira d'intervenir sur divers sujets : contribuer à l'analyse des use cases remontés par les entités du groupe , contribuer potentiellement à des benchmarks, prendre en charge une application d'évaluation RAG , contribuer à l'évaluation de prompt (équipe Expertise Transverse du Centre d'Expertise Data Science composée de 9 data scientists dont les projets DS s'articulent autour des outils NLP, Search, IA Générative). Les tâches à réaliser sont : - Analyse des cas d'usages - Cadrage, participation aux développement et suivi des projets - Prompt engineering - recommandation méthodologique - Evaluation des performances liées à l'utilisation de LLM, RAG - Partage autour de la veille technologique -Classification des Prompt. -Mutualiser cas d’usage - analyse des verbatim. -Tester et challenger la solution interne Contexte : Vous allez intégrer l'équipe qui centralise l'analyse des besoins ou des cas d'usage IA Gen. Il faut soit analyser la faisabilité des cas remontés , soit contribuer à des tests sur un périmètre restreint. Par ailleurs, il faut suivre l'usage d'une application d'évaluation RAG afin de répondre aux sollicitations utilisateurs. Expertises : - expert python - containerisation - CICD/MLOPS - API REST - Méthodes agiles - éventuellement groovy - LLM, NLP - VLLM, TensorRT > Python, maching learning - LLM, TGI, Aphrodite Engine, etc. Une expérience dans le domaine bancaire serait un plus

Contexte de la mission : Dans le cadre de projets de transformation digitale et de valorisation de la donnée, nous recherchons un Consultant Data / IA capable d'intervenir sur des environnements à forts enjeux métiers. Le poste proposé combine deux responsabilités clés, au coeur de notre expertise Data : -> Référent technique en interne, vous êtes un pilier pour les équipes : vous éclairez les choix structurants, élevez le niveau d'exigence technique et impulsez les bonnes pratiques. -> Consultant stratégique auprès de nos clients, vous intervenez sur des projets d'envergure, pilotez les orientations techniques et contribuez directement à la réussite et à la transformation des organisations. Dans ces deux dimensions, vous accompagnez les directions métiers et IT pour structurer, valoriser et gouverner leurs données. Votre terrain de jeu : la conception de plateformes data modernes, l'industrialisation des flux et le développement de cas d'usage analytiques à fort impact métier. Responsabilités : * Piloter des projets et encadrer techniquement des profils juniors (data ingénieurs, analysts, scientists) ; * Participer à la conception technique et au développement ; * Participer aux processus d'avant vente ; * Faire une veille technologique efficace ; * Réaliser les entretiens techniques des candidats.

Objet de la prestation Le bénéficiaire recherche 3 consultants AI Engineer (junior à senior) disposant d’une double compétence en intelligence artificielle générative et en développement logiciel. Positionnement Profils capables de développer des solutions IA en production, d’intégrer des LLM dans des architectures applicatives et de contribuer à leur industrialisation et à leur monitoring. Développement de solutions IA (chatbots, agents, RAG, etc.) en Python Intégration et orchestration de LLM via des frameworks type LangChain / LangSmith Conception d’architectures applicatives hybrides (IA + backend classique) Participation à la mise en place de pipelines de traitement de données et d’inférence Implémentation de mécanismes d’ observabilité (monitoring, logs, métriques, tracing) Contribution aux pratiques AI Ops / MLOps : gestion des modèles versioning déploiement monitoring en production Collaboration avec les équipes métiers, data et IT dans un environnement Agile Participation aux phases de tests, validation et amélioration continue des modèles

Description de l'offre d'emploi Acteur majeur dans le domaine IT, depuis notre création en 1993, nous n'avons cessé de croître et d'évoluer. Avec une équipe dévouée de près de 1.400 collaborateurs répartis sur plusieurs sites en Belgique, au Luxembourg, en France et au Canada, NSI a suivi une trajectoire exceptionnelle. Notre entreprise est à la pointe de la révolution numérique, offrant une gamme complète de services IT, de l'analyse au développement de logiciels, en passant par l'architecture et la gouvernance IT. Votre rôle au sein de NSI Dans le cadre de notre développement, NSI France recherche un Account Manager H.F pour promouvoir nos offre chez les prospects et clients.. Descriptif des missions Développement commercial Prospecter de nouveaux clients, identifier des opportunités business Construire, qualifier et développer un portefeuille clients durable Réaliser une veille de marché sur votre périmètre commercial Représenter l’entreprise lors d'évènements et salons professionnels Pilotage & gestion de comptes Animer, fidéliser et développer les comptes existants Identifier les besoins clients et construire les propositions commerciales avec les équipes techniques / avant-vente Négocier et conclure les contrats (renouvellements, nouveaux périmètres, accords-cadres…). Suivre les missions des consultants en lien avec les opérations. Assurer un reporting régulier dans le CRM et suivre les KPIs.

Pour l'un de nos clients du secteur bancaire, nous recherchons un Product Owner spécialisé en Intelligence Artificielle (IA) afin de l'accompagner dans le cadre du projet d'extension des assistants IA conversationnels. Objectifs de la mission : - Cadrage du projet, mise en œuvre de la gouvernance et des indicateurs - Pilotage de projets IA RAG + LLM (en mode Agile) - Définition de l'architecture d'alimentation des données - Rédaction des users story et pilotage des travaux en lien avec les équipes IT, Data/IA et Métiers. Compétences attendues : - PROJET : Product Owner avec une expérience significative en pilotage de projets IA - METIER : IA (conversationnelle) - IT : RAG + LLM (Google, OpenAi, Mistral) - Langue : anglais courant

Contexte Recherche pour La Poste une prestation d’audit du logiciel S2S, une application critique d’IA de redressement d’adresses (plus de 6 milliards d’appels/an), afin d’en évaluer la conformité, l’architecture, la performance, la sécurité et la maintenabilité, et de garantir sa réversibilité. La mission comprend également la définition d’une feuille de route d’évolution vers une architecture PaaS scalable, incluant la gestion des index et l’exploration de nouveaux modèles d’IA, avec estimation des coûts, délais et risques.

Dans le cadre de projets data à forte valeur ajoutée, nous recherchons un Architecte Data Senior capable de concevoir, implémenter et optimiser des architectures data modernes sur AWS et Databricks . Vous accompagnerez les équipes techniques et métiers dans la mise en place de plateformes data scalables , l’industrialisation des pipelines de données et le développement de cas d’usage avancés en intelligence artificielle et IA générative . Conception d’architectures data Définir et concevoir des architectures data cloud modernes (Data Lake, Lakehouse, Data Platform). Concevoir des architectures scalables sur AWS et Databricks . Définir les standards techniques et bonnes pratiques data . Réaliser des études d’architecture et cadrages techniques . Développement et industrialisation Concevoir et développer des pipelines de données et pipelines d’ingestion . Mettre en œuvre des architectures de traitement de données performantes. Développer des solutions de traitement et d’analyse de données à grande échelle. Contribuer à l’industrialisation des projets via MLOps et DevOps . IA et innovation Concevoir et mettre en œuvre des cas d’usage IA avancés , notamment en IA Générative . Participer au cadrage de cas d’usage data et IA innovants . Implémenter des solutions utilisant LLM, Transformers, RAG ou fine-tuning . Développer des Proof of Concept (PoC) et accompagner leur industrialisation. Expertise technique et accompagnement Réaliser des revues et audits de code . Accompagner les équipes data et projets dans les choix technologiques. Participer à la résolution d’incidents complexes et au support expert . Contribuer à l’amélioration continue des socles techniques et architectures data .

Recherche d’un Data Scientist senior (5 à 10 ans d’expérience) avec une expertise confirmée en IA générative, notamment sur des cas d’usage basés sur RAG. Le profil devra maîtriser Python ainsi que les outils de l’écosystème GenAI tels que LangChain, Hugging Face et les bases vectorielles. . . . . . . . .. . . . . . . . .. . . . . .

Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du groupe. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Mission de business analyst avec des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

L’Architecte Data & IA intervient comme référent sur les choix techniques, la cohérence des architectures et l’industrialisation des usages Data/IA. Missions principales 1. Architecture & gouvernance technique Concevoir et maintenir les architectures cibles Data & IA (MLOps, LLMOps, DataOps) Garantir la cohérence globale de la plateforme Data & IA Contribuer à la mise en œuvre d’une gouvernance unifiée des données (sécurité, traçabilité, lineage) Superviser l’intégration et l’évolution d’une plateforme Data Lakehouse (type Databricks) Participer à l’évolution de l’offre de service du socle Data & IA 2. Industrialisation IA & MLOps Structurer les pratiques MLOps / LLMOps (CI/CD, monitoring, automatisation) Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des bonnes pratiques DataOps et ML Garantir la fiabilité des pipelines de production IA Participer à la standardisation des modèles de déploiement IA 3. Innovation & plateforme IA Préparer la plateforme pour les usages d’IA générative et agentique Concevoir des architectures d’intégration pour les modèles LLM (internes et externes) Développer des approches AI by Design (conformité, sécurité, gouvernance) Contribuer aux initiatives d’innovation (observabilité IA, optimisation des coûts, temps réel) 4. Accompagnement & montée en compétences Encadrer les équipes DataOps et MLOps Diffuser les bonnes pratiques d’architecture et d’industrialisation Accompagner la montée en maturité sur les outils Data & IA Travailler en collaboration avec les équipes Data et Delivery Livrables attendus Architecture cible Data & IA unifiée Framework MLOps / LLMOps industrialisé (CI/CD, observabilité, MLFlow…) Guide de bonnes pratiques DataOps Tableau de bord de suivi de maturité IA / ML Recommandations d’évolution de la gouvernance Data & IA

Mission principale Le Directeur de Projet Data a pour mission de piloter des projets Data & IA structurants au sein de l’entité Data Services. Il coordonne les équipes internes et les centres de services (CDS) et garantit la qualité des livrables, le respect des budgets ainsi que des délais de livraison. Tâches et activités Piloter l’activité projet : planification, suivi des charges, budgets et ressources Coordonner les équipes internes et les centres de services (CDS) Animer les instances de gouvernance (COPIL / COPROJ) Assurer le cadrage des besoins métiers et techniques Organiser le reporting projet auprès des parties prenantes Suivre les risques, dépendances et plans d’actions associés Garantir la bonne exécution des projets dans le respect des engagements Livrables et résultats attendus Suivi hebdomadaire de l’activité projet (planning, risques, avancement) Suivi financier mensuel des projets (budget, consommé, forecast) Préparation et animation des comités de pilotage et comités projet Reporting régulier à destination des directions métiers et IT Respect des engagements en termes de qualité, coûts et délais Compétences techniques Maîtrise des outils de gestion de projet (Jira) Bonne connaissance des environnements Cloud AWS Utilisation des outils ITSM (ServiceNow) Vision globale des outils et architectures décisionnelles (Data, BI, IA) Compréhension des enjeux des plateformes Data & transformation digitale Compétences clés Leadership et coordination multi-équipes Capacité de communication et de reporting Rigueur et sens de l’organisation Gestion des priorités et des risques Orientation résultats et qualité de delivery