Taux journalier (TJM): 550
Contexte
Au sein d'un grand groupe bancaire international (activités de financement et d'investissement — CIB), la mission s'inscrit dans un programme de modernisation des systèmes back-office et middle-office. L'objectif est d'industrialiser l'intégration d'agents IA au cœur des chaînes de traitement financier afin d'automatiser l'analyse des flux, la détection d'anomalies et l'aide à la décision réglementaire.
Le consultant rejoint une squad Agile pluridisciplinaire, en collaboration étroite avec les équipes Data Science et métier. Il intervient sur le développement de microservices Java exposant et orchestrant des pipelines de Machine Learning et de LLM, dans un environnement fortement régulé (MiFID II, EMIR).
Missions
- Concevoir et développer des microservices Java exposant les capacités des agents IA aux systèmes back-office et middle-office.
- Intégrer et industrialiser des pipelines de Machine Learning et de LLM au sein des chaînes de traitement.
- Exposer et consommer des APIs REST et gRPC robustes, sécurisées et performantes.
- Automatiser l'analyse des flux financiers et la détection d'anomalies.
- Contribuer aux fonctionnalités d'aide à la décision réglementaire (MiFID II, EMIR).
- Collaborer avec les équipes Data Science pour l'intégration et l'optimisation des modèles.
- Garantir la qualité du code : tests unitaires, revues de code, bonnes pratiques d'industrialisation.
- Participer aux cérémonies Agile de la squad.
Technologies / Logiciels
Indispensables (must-have) :
- Développement Java (microservices)
- APIs REST et gRPC
- Notions de Machine Learning et intégration de pipelines LLM
- Travail en squad Agile
- Connaissance réglementaire MiFID II et EMIR
Souhaitées (nice-to-have) :
- Écosystème Spring Boot / Spring
- Architecture événementielle (Kafka)
- Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)
- CI/CD (GitLab CI, Jenkins), SonarQube
- Expérience préalable en environnement bancaire BFI (back/middle office)
Soft skills
- Esprit collaboratif et aisance en squad pluridisciplinaire
- Rigueur et sens de la qualité (environnement régulé)
- Autonomie et force de proposition
- Bonne communication avec les profils techniques et métier
- Curiosité technologique (IA / LLM)
Démarrage & durée
- Date de démarrage : ASASP
- Charge : temps plein
Localisation & télétravail
- Localisation : Paris - Est
- Rythme de télétravail : hybride 2-3j site