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Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie projet : du cadrage métier à la mise en production, en lien étroit avec les équipes métiers, la DSI, les partenaires techniques et les sponsors internes. Vos missions : * Cadrage fonctionnel : + Animation d'ateliers avec les métiers + Définition des cas d'usage IA (chatbot, prédiction, etc.) + Analyse d'opportunité et évaluation de la valeur métier * Pilotage de projet : + Élaboration du planning et suivi budgétaire + Coordination des parties prenantes internes et externes + Animation des comités projet (COPROJ, COPIL) * Suivi de la mise en œuvre : + Supervision des phases de conception, recette, déploiement + Suivi des KPI projet + Accompagnement au changement et communication interne, Les projets IA adressent des cas d'usage concrets tels que : * Automatisation de la gestion des appels d'offres * Création de bases documentaires enrichies * Déploiement de chatbots d'assistance métier * Modèles prédictifs pour la maintenance ou l'estimation de chiffrages

Nous sommes une agence de drop servicing IA spécialisée dans 10 agents IA (5 génériques : Chatbot IA, Gestion Emails, Analyse Données, Contenu Marketing, Agent Téléphonique ; 5 spécialisés : Qualification de Leads, Pré-saisie Comptable, Marketing Génératif, Gestion de Projet, Planification de RDV) pour TPE/PME. Nous cherchons un freelancer marketing digital pour gérer des campagnes grey hat (infiltration de communautés, hack de testimonials LinkedIn) et complémentaires (commentaires automatisés, DM LinkedIn, posts forums), configurer des automatisations no-code (Airtable, Zapier, Make), et former le fondateur à ces outils pour gérer les commandes via Shopify/DSers. Les actions doivent respecter la conformité RGPD (supervisée par un cabinet juridique)., * Tâches Marketing Grey Hat et Complémentaires (95 h) : * Analyse stratégique (10 h) : Lister les 10 agents IA et leurs bénéfices (ex. : "Chatbot IA : +20 % CA pour PME"). * Plan marketing (15 h) : Élaborer un plan pour 15 posts LinkedIn, 5 posts groupes, service freemium (20 leads). * Recherche groupes/forums (20 h) : Identifier groupes francophones (ex. : "Entrepreneuriat & Créations d'Entreprises" sur Facebook, r/SmallBusiness sur Reddit). * Rédaction messages/posts (30 h) : Créer des messages DM LinkedIn, posts provocateurs (ex. : "IA vs HubSpot ? Testez nos agents"), quiz Typeform ("Votre PME est-elle prête pour l'IA ?"). * Suivi performances (20 h) : Analyser conversions via Airtable/Google Analytics, ajuster campagnes. * Automatisation No-Code (20 h) : * Configurer Airtable pour gérer listes (groupes, prospects, conversions). * Configurer Zapier pour automatiser flux (ex. : post publié * lead capturé). * Configurer Make pour orchestrer campagnes (ex. : DM LinkedIn automatisés). * Formation du Fondateur (10 h) : * Créer 5 h de tutoriels vidéo (Airtable, Zapier, Make, Shopify/DSers). * Animer 2 sessions Zoom (2 h total) pour Q&A. * Fournir un guide PDF avec étapes et captures d'écran. Client visible par les membres Premium.

En tant que Chef de projet IA, vous serez chargé de piloter des projets innovants intégrant l'intelligence artificielle, depuis l'expression du besoin jusqu'à la mise en œuvre opérationnelle, en lien avec les directions métiers, la DSI et les partenaires externes. Livrables attendusPhase de cadrage fonctionnel : * Animation d'ateliers de co-construction avec les équipes métiers * Rédaction des expressions de besoins et des cas d'usage IA * Dossier de cadrage complet (besoin, valeur ajoutée, faisabilité) Phase de pilotage projet : * Planning détaillé et budget prévisionnel * Suivi budgétaire et planning consolidé * Comités projet (COPROJ, COPIL) : comptes rendus, suivi des décisions * Cartographie des parties prenantes Phase de mise en œuvre : * Suivi des développements et des recettes fonctionnelles * Tableau de bord des KPI projet (valeur métier, adoption, performance) * Plan de communication et plan d'accompagnement au changement * Dossier de passage en production, * Mise en place de moteurs de recherche documentaires enrichis par IA * Déploiement de chatbots internes pour assister les utilisateurs * Développement de modèles prédictifs à usage métier * Automatisation de processus complexes via NLP et Machine Learning Environnement de travail Projets types : * Mise en place de moteurs de recherche documentaires enrichis par IA * Déploiement de chatbots internes pour assister les utilisateurs * Développement de modèles prédictifs à usage métier * Automatisation de processus complexes via NLP et Machine Learning

L'équipe GenAI est une équipe de la division de production AI & Innovation du groupe. Notre travail est de concevoir, industrialiser des d'API liées à l'IA générative clé-en-main pour l'ensemble des équipes IT du groupe qui en font la demande (LLM, Speech-To-Text, RAG, Agentic-AI) Environnement Technique Nous assurons l'ensemble du cycle : discovery * benchmark * fine-tuning (LoRA) * packaging Helm * déploiement K8s * MCO / support N3 - Plateformes : - On-premises : ferme de GPUs Nvidia, Red Hat Openshift, réseau air-gapped - Hybride avec IBM Cloud - Kubernetes & GPU - Inference : vLLM, Helm Chart - Fine-Tuning - CI/CD & GitOps : GitLab CI, ArgoCD, OpenShift - Observabilité : Prometheus / Grafana, Elastic, alertes SLO - Sécurité réseau : Illumio micro-segmentation, mTLS service mesh - Interface data science : Aujourd'hui Domino Data Lab ; migration prévue vers Red Hat OpenShift AI Composition de l'équipe L'équipe est aujourd'hui composée de 7 personnes : 5 côté devops et 2 côté design et mise en place des solutions IA…. Et continuera de se muscler considérant les objectifs du groupe sur la partie GenAI. Mission Nous lançons la co-construction d'assistants virtuels avec la division CPBS de BNPP (banque de détail). L'idée est de faire évoluer leurs bots pour les rendres plus précis grâce à l'IA. Plusieurs équipes de cette filiale ont lancé le projet, et l'idée est de mutualiser les approches. Nous recherchons une architecte solution (expert LLM/RAG) - pour fédérer ces projets. Votre mission : - Bâtir une cible technique unique (stack GenAI + services bancaires), poser des standards clairs (patterns d'archi, librairies, API, sécurité) et garantir la conformité cyber, data et réglementaire de cet assistant. - Concrètement, vous dessinerez le modèle d'architecture (front, orchestrateur, RAG, logging) et publierez des guidelines d'intégration - authentification, SSO, flux réseau Zero-Trust. - Vous constituerez un catalogue de composants réutilisables : moteur d'inférence partagé, connecteurs back-office, orchestrateur d'agents, monitoring conversationnel, avec versioning et distribution via Helm/Artifactory. - Vous piloterez un premier déploiement pilote : coaching de deux équipes CPBS jusqu'à la mise en production, rédaction du runbook, des SLO et de la matrice de conformité. - Côté sécurité, vous appliquerez micro-segmentation Illumio, mTLS, data-masking et vérifierez licences modèles / RGPD. - Enfin, vous animerez la "bot factory" : workshops mensuels, veille continue sur les nouveautés RAG et Agentic AI adaptées au monde bancaire, pour que chaque nouvelle équipe pioche dans la boîte à outils plutôt que de repartir de zéro. Votre profil * Architecte applicatif + IA : a déjà industrialisé un ou plusieurs chatbots/assistants LLM sur K8s. * Culture bancaire : connaît contraintes KYC, données sensibles, cycle de validation Risk/Compliance. * DevOps-friendly : GitOps, observabilité, Helm, OpenShift. * Pédagogue : transforme specs floues en patterns clairs, sait documenter et convaincre., Tech senior, visionnaire GenAI * Anticipe rôles / licences / HW, sait expliquer pourquoi tel modèle ou infra sera obsolète dans 6 mois. * Capable de répondre à des questions comme : * « Comment intégrer des Azure Containers parcellairement documentés dans notre cloud privé ? » * « Quelles briques Uber utilise-t-elle pour un RAG agentic à grande échelle, et lesquelles ré-emploierions-nous ? » Solide background "SRE / GitOps / Zero-Trust" * A déjà manœuvré des environnements bancaires ou équivalents (data residency, audits, régulation). * Confortable avec pipelines GitLab * Argo CD, mTLS, micro-segmentation et budgets GPU. Veilleur actif du marché IA * Suit en temps réel sorties modèles (Mistral, Llama-3, Gemini, etc.), frameworks (vLLM, RAGflow) et nouvelles HW (Grace Hopper, AMD MI300). * Identifie vite les limites licence, TCO, souveraineté. Force de proposition & pédagogie * Transforme des sujets « hard-core » en guidelines limpides pour DevOps / Risk / Métiers. * Produit doc carrée : one-pagers, ADR, runbooks, FAQ. Des soft skills de "goal volant" * Navigue entre archi, sécu et strategy sans rôle de manager. * Connecte les bonnes personnes, débloque, synthétise, fait avancer., Architecte Solutions IA GénérativeÀ propos de l'équipeNotre travail L'équipe GenAI est une équipe de la division de production AI & Innovation du groupe. Notre travail est de concevoir et industrialiser des services d'API liées à l'IA générative clé-en-main pour l'ensemble des équipes IT du groupe qui en font la demande (LLM, Speech-To-Text, RAG, Agentic-AI) Nous assurons l'ensemble du cycle DevSecOps : recherche de solutions éditeur et/ou Open à sélection (avec le sponsor) et contractualisation à assemblage, hardening, et intégration dans notre écosystème technique à mise en Prod, MCO, support utilisateur (IT Métier) & support Ops à gestion de la roadmap (avec le sponsor) (support Ops partagé avec l'équipe SRE de la plate-forme Kubernetes et avec une équipe d'astreinte externe) Environnement Technique Nous assurons l'ensemble du cycle : discovery * benchmark * fine-tuning (LoRA) * packaging Helm * déploiement K8s * MCO / support N3 * Plateformes : * On-premises : ferme de GPUs Nvidia, Red Hat Openshift, réseau air-gapped * Hybride avec IBM Cloud * Kubernetes & GPU * Inference : vLLM, Helm Chart * Fine-Tuning * CI/CD & GitOps : GitLab CI, ArgoCD, OpenShift * Observabilité : Prometheus / Grafana, Elastic, alertes SLO * Sécurité réseau : Illumio micro-segmentation, mTLS service mesh * Interface data science : Aujourd'hui Domino Data Lab ; migration prévue vers Red Hat OpenShift AI Composition de l'équipe L'équipe est aujourd'hui composée de 7 personnes : 5 côté devops et 2 côté design et mise en place des solutions IA…. Et continuera de se muscler considérant les objectifs du groupe sur la partie GenAI. Mission Nous cherchons un·e forme de tech-lead "goal volant" - pas manager ni PM, mais référent archi & vision GenAI - pour créer une plateforme GenAI multi-tenant (PaaS / SaaS) et accompagner chaque équipe métier dans son adoption. Vos axes clés 1. Designer l'architecture * Vue cible PaaS + SaaS, isolation des locataires, quotas GPU. * Documents de référence : ADR, schémas d'architecture. 2. Mettre en place et faire tourner la plateforme * Recommandations concrètes aux équipes Ops / Data. * Prise en compte systématique : cyber-sécu, compliance, réseau. 3. Servir les Métiers sans friction * Recueillir besoins techniques & fonctionnels. * Proposer l'intégration la plus simple (API, SDK, workflow). 4. Explorer et choisir les bonnes briques * Discovery & benchmark continus des solutions du marché. * Évaluer limites, licences et coûts avant d'intégrer. 5. Veille et arbitrage Build / Buy * Suivre les tendances GenAI, anticiper les obsolescences. * Prendre (ou faire prendre) les décisions justes, à temps. 6. Débloquer & connecter * Jouer l'interface entre IT, Sécurité, Risk, Métiers. * Lever les blocages techniques ou réglementaires, orienter les bonnes personnes. Objectif final : une plateforme GenAI robuste, sécurisée, adoptée et pérenne - avec vous comme point de passage obligé pour tout le Groupe.

i. Mise en production fiable * Déploiement de modèles LLM à grande échelle * Versioning de modèles et rollback * A/B testing et shadow deployment ii. Monitoring post-déploiement * Suivi de la dérive des données ou des performances * Feedback loops et supervision humaine (RLHF / RLAIF) iii. Expérience utilisateur * Optimisation du temps de réponse * Contrôle du coût d'inférence * Design de produits LLM-friendly (chatbots, copilotes, etc.), i. Communication interdisciplinaire * Travailler avec data scientists, ingénieurs backend, juristes, PM, etc. ii. Veille technologique * Suivi actif des publications (ArXiv, Hugging Face, OpenAI, etc.) * Capacité à expérimenter et intégrer de nouvelles approches rapidement iii. Gestion de projet * Planification et exécution de projets LLM à long terme * Priorisation entre performance, coût, et éthique, v. RAG (Retrieval-Augmented Generation) * Intégration avec bases vectorielles (FAISS, Weaviate, Qdrant) * Construction de pipelines RAG efficaces vi. Sécurité et conformité * Détection d'aléas (jailbreaks, prompt injection) * Gestion des données sensibles (anonymisation, PII) * Conformité RGPD, audits des modèles