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Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Architecte Plateforme IA capable de concevoir, déployer et maintenir l'infrastructure logicielle et matérielle nécessaire au cycle de vie des modèles et services IA. L'architecte fera le lien entre les équipes Machine Learning, Software Engineering et DevOps/SRE, en garantissant la performance, la sécurité, la scalabilité et la fiabilité de la plateforme. Mission de 6 mois maximum, avec possibilité de pré-embauche. Missions principalesConcevoir et industrialiser une plateforme IA capable de supporter des usages à grande échelle. Définir et optimiser les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Advanced RAG, Graph RAG et Agentic RAG. Concevoir des architectures d'intégration de données expertes dans les modèles d'IA. Mettre en place et optimiser les processus MLOps / LLMOps : déploiement, monitoring et gestion du cycle de vie des modèles. Garantir la confidentialité et la sécurité des données, notamment dans le cadre du RGPD et de l'AI Act. Piloter l'infrastructure Cloud et l'orchestration Kubernetes. Optimiser la scalabilité, les performances et les coûts d'inférence des modèles IA (GPU/CPU, token management). Participer à la mise en œuvre d'une plateforme répondant aux exigences de souveraineté numérique.

nous recherchons un AI Engineer Python pour renforcer une équipe dédiée aux agents IA. La mission porte sur un agent conversationnel d'analyse de données déjà déployé en production : il s'agit d'en assurer la continuité, la robustesse et la montée en qualité. Équipe de 5 à 8 personnes (AI Engineers, Lead, PM, Manager), environnement 100 % GCP. Vos missions : - Faire évoluer et industrialiser la couche d'évaluation « LLM as a judge » : métriques de qualité des réponses, jeux de test, seuils, suivi et documentation - Assurer la maintenance corrective et évolutive de l'agent en production (fiabilité, correction d'anomalies, mise à jour des composants) - Mener des analyses LLM avancées pour comprendre le comportement de l'agent, identifier les axes d'amélioration et fiabiliser les résultats - Intégrer le protocole A2UI pour la création et l'exposition de graphiques dans l'interface de l'agent - Concevoir des workflows multi-agents (protocoles A2A / A2UI)

Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur bancaire, nous recherchons un Expert IA / Machine Learning disposant d'une forte expertise en développement Python et en Agentic Coding. Vous maîtrisez les principaux outils d'IA générative appliqués au développement (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) et savez les utiliser pour accélérer significativement les cycles de développement, tout en garantissant la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code produit. La mission se déroule dans un environnement international et anglophone : un niveau d'anglais professionnel est indispensable. MissionsVous interviendrez notamment sur les activités suivantes : Participation aux workshops avec les équipes IT, métiers et Data Scientists ; Développement et optimisation de modèles IA / Machine Learning répondant aux différents use cases métiers ; Intégration et déploiement des modèles en production via APIs et microservices ; Utilisation avancée de l'Agentic Coding pour accélérer le développement et automatiser certaines tâches ; Décomposition de problématiques complexes en instructions et prompts exploitables par les outils d'IA ; Revue, validation et optimisation du code généré par IA ; Mise en place de pipelines MLOps : entraînement, versioning, déploiement et monitoring ; Développement de tests automatisés et validation des modèles en matière de performance, robustesse et biais ; Documentation du code, des modèles, des APIs et des prompts réutilisables ; Optimisation des performances : latence, coûts et scalabilité ; Veille technologique et recommandations sur les nouvelles approches et technologies IA ; Diffusion des bonnes pratiques d'Agentic Coding auprès des équipes.

Grand groupe international recherche un ingénieur infrastructure passionné par les nouvelles technologies afin de participer à la transformation des équipes d'exploitation autour de l'intelligence artificielle. L'objectif n'est pas de développer des applications métier en IA mais de concevoir des assistants techniques, automatiser les opérations d'exploitation et expérimenter de nouveaux usages de l'IA appliqués aux infrastructures. Le poste mêle activités d'ingénierie système, automatisation, DevSecOps et R&D autour des agents IA. Missions : Concevoir et industrialiser des plateformes Linux. Développer des automatisations d'exploitation. Participer à l'évolution des outils GitLab CI/CD, Ansible, SaltStack et des plateformes Kubernetes. Concevoir des assistants IA destinés aux équipes Infrastructure. Développer des workflows multi-agents pour automatiser certaines opérations techniques. Expérimenter des solutions IA locales et sécurisées (LLM on-premise). Participer aux sujets d'observabilité, monitoring et automatisation. Collaborer avec les équipes Infrastructure, Sécurité, DevSecOps et Observabilité. Réaliser une veille technologique active sur les usages de l'IA dans les infrastructures.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un acteur majeur du secteur des paiements, nous recherchons un Senior Python Engineer spécialisé en Intelligence Artificielle Générative (LLM). Vous interviendrez au sein d'une équipe dédiée au développement d'une plateforme IA générative en environnement on-premise. Le rôle est fortement orienté développement logiciel et architecture applicative : nous recherchons un profil capable de concevoir, développer et industrialiser des applications IA en production. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des applications backend Python intégrant des modèles de langage (LLM). Développer des APIs robustes avec FastAPI (ou frameworks équivalents). Concevoir des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) performantes. Mettre en œuvre les mécanismes d'ingestion documentaire, chunking, embeddings et recherche sémantique. Intégrer et orchestrer différents modèles LLM (GPT, Mistral, Claude ou équivalents). Développer des composants exploitables en production avec une approche qualité logicielle. Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. Mettre en place les pratiques de qualité : tests, revue de code, Clean Code, documentation technique. Compétences attendues Techniques Python confirmé (développement applicatif backend) FastAPI / Flask / Django Développement d'API REST Architecture backend et microservices LLM : GPT, Mistral, Claude, OpenAI API, Anthropic API RAG (Retrieval-Augmented Generation) LangChain, LlamaIndex ou frameworks équivalents Embeddings et recherche sémantique Bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Weaviate, Chroma ou équivalent PostgreSQL / bases de données relationnelles Docker CI/CD Tests automatisés Git et pratiques de revue de code Savoir-être Esprit d'analyse et capacité à résoudre des problématiques complexes Autonomie et force de proposition Sens de la qualité logicielle Capacité à travailler dans un environnement exigeant Bon relationnel avec les équipes techniques et métiers Curiosité technologique et veille active sur les évolutions IA

Missions : Définir et arbitrer les choix d'architecture des solutions IA (LLM, Agents, RAG) pour l'ensemble de l'équipe Porter la roadmap technique aux côtés de Maël et en garantir la cohérence à moyen terme Encadrer techniquement l'équipe de développeurs IA : répartition des sujets, code reviews, standards de qualité, montée en compétences Être le point d'entrée technique sur les sujets complexes, les arbitrages et les blocages de l'équipe Garantir la qualité, la maintenabilité et la scalabilité du code (standards, tests, documentation, revues) Superviser la reprise et l'optimisation des use-cases existants Piloter le cadrage technique des nouveaux use-cases et sécuriser les engagements de timing de la roadmap Représenter l'équipe IA auprès des interlocuteurs métier des filiales sur les sujets techniques

MissionsConcevoir et développer des agents IA basés sur les LLM. Mettre en œuvre des architectures Agentiques utilisant LangChain, LangGraph, Semantic Kernel ou des frameworks équivalents. Développer des services Python robustes et industrialisables. Participer à l'intégration des solutions IA avec les applications et systèmes existants. Concevoir des workflows de raisonnement et d'orchestration d'agents (ReAct, Tool Calling, Multi-Agents). Mettre en place les pipelines CI/CD et les bonnes pratiques DevOps. Assurer la sécurisation des échanges et des API (OAuth2, OpenID Connect). Participer aux choix d'architecture technique et aux évolutions du socle IA. Contribuer à l'amélioration des performances, de la qualité et de la maintenabilité des solutions.

Au sein d'un laboratoire d'innovation dédié à l'intelligence artificielle, tu concevras et développeras des Proof of Concept autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM), appliqués aux données d'infrastructures IT afin d'améliorer la supervision, l'automatisation et la résolution proactive des incidents. Tu mettras en place des environnements d'expérimentation Docker et Kubernetes intégrés aux chaînes CI/CD, automatiseras la collecte et le traitement des données issues des logs, de la CMDB et du monitoring, et développeras en Python des agents IA avec LangChain, LangGraph ou des frameworks équivalents. En collaboration avec les data scientists et les ingénieurs IA, tu assureras leur intégration au système d'information via des API, services et bases de données, en respectant les exigences de sécurité et de conformité. Tu produiras également la documentation technique et les spécifications nécessaires à l'industrialisation des POC, tout en assurant une veille technologique dans un environnement agile et international nécessitant un anglais professionnel.

développeur IA générative et agentique - Nantes Prestation en développement IA générative et agentique pour concevoir, développer et industrialiser des agents IA répondant à des cas d'usage métiers et techniques. La mission se déroule dans les locaux du client avec 3j sur site (Nantes) Missions : Concevoir et développer des agents IA et workflows agentiques, simples ou complexes. Mettre en œuvre des solutions utilisant des LLM et des architectures RAG. Définir prompts, règles métier, orchestration et garde-fous. Intégrer les agents aux systèmes existants via API, événements et connecteurs. Tester et évaluer la qualité et la robustesse des solutions. Industrialiser et déployer les composants dans des environnements CI/CD et Kubernetes. Documenter les solutions et produire des templates réutilisables. La mission nécessite de Expérience de solutions IA allant du prototype jusqu'à l'industrialisation et qui a mis en oeuvre les technologies suivantes : Solide expérience en développement logiciel et particulier avec les langages Python et Java Expérience pratique des LLM, agents IA et RAG. Développement et intégration d'API. Automatisation et orchestration de workflows. Connaissance des modèles Open Source et leur déploiement (vLLM, Hugging Face, ...) Bonne maîtrise des environnements CI/CD. LangChain / LangGraph ou frameworks équivalents. Kubernetes / Docker / Conteneurisation. GitLab, Artifactory, Jira.

Nous recherchons un Ingénieur IA générative et agentique Description: Prestation en développement IA générative et agentique pour concevoir, développer et industrialiser des agents IA répondant à des cas d'usage métiers et techniques. La mission se déroule dans les locaux du client avec 3j sur site (Nantes) Missions : Concevoir et développer des agents IA et workflows agentiques, simples ou complexes. Mettre en œuvre des solutions utilisant des LLM et des architectures RAG. Définir prompts, règles métier, orchestration et garde-fous. Intégrer les agents aux systèmes existants via API, événements et connecteurs. Tester et évaluer la qualité et la robustesse des solutions. Industrialiser et déployer les composants dans des environnements CI/CD et Kubernetes. Documenter les solutions et produire des templates réutilisables. La mission nécessite de Expérience de solutions IA allant du prototype jusqu'à l'industrialisation et qui a mis en oeuvre les technologies suivantes : Solide expérience en développement logiciel et particulier avec les langages Python et Java Expérience pratique des LLM, agents IA et RAG. Développement et intégration d'API. Automatisation et orchestration de workflows. Connaissance des modèles Open Source et leur déploiement (vLLM, Hugging Face, ...) Bonne maîtrise des environnements CI/CD. LangChain / LangGraph ou frameworks équivalents. Kubernetes / Docker / Conteneurisation. GitLab, Artifactory, Jira.

Data Scientist AWS AgentCore/bedrock Client : pharmaceutique Bordeaux (obligatoire) 5 à 10 ans d'expérience anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux (obligatoire) Technologies : AWS Bedrock Agentcore Runtimes ST / LT memories Observability Agentcore identity Agentcore gateway Agentcore policy Cloudwatch Langchain + Lang-graph Github actions FE built with React FE likely hosted on OpenShift AWS API gateways Terraform for CICD pipelines along with Artifactory MCP and A2A agent protocols Nice to have: Knowledge of Neo4J Knowledge of GenBI platforms Weights and balances

Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions d'IA et de Machine Learning Concevoir et intégrer des applications basées sur les LLM, le RAG et les Agents IA Participer à la mise en production des modèles via APIs et microservices Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Architecture Contribuer aux pratiques MLOps, à l'automatisation des tests et à l'industrialisation des développements Produire la documentation technique et partager les bonnes pratiques __________ Forte expérience en IA générative (LLM) Maîtrise de RAG, Prompt Engineering, AI Agents Utilisation avancée de GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT Expérience avec LangChain et Hugging Face Développement d'API (FastAPI, Flask) Connaissances MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes Très bon niveau d'anglais Idéalement expérience banque / KYC / compliance

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Ingénieur IA / GenAI – LLM, RAG & Agents IA Dans le cadre d'un projet autour de l'IA générative, nous recherchons un Ingénieur IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM et les agents IA. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI / LLM Développer des agents IA et workflows agentiques Concevoir et implémenter des architectures RAG Intégrer les modèles IA aux applications via API Développer principalement en Python Travailler sur le prompt engineering et l'orchestration des LLM Mettre en place embeddings et bases vectorielles Évaluer la qualité, la performance et la fiabilité des réponses Industrialiser les solutions : CI/CD, monitoring, sécurité et observabilité Accompagner les POC jusqu'à leur mise en production Compétences recherchées : Python LLM / GenAI RAG Agents IA / Agentic AI LangChain / LangGraph ou équivalent OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic / modèles open source FastAPI / APIs REST Vector databases / embeddings Docker, Git, CI/CD MLOps / LLMOps apprécié Fine-tuning / PEFT / LoRA apprécié 📍 Île-de-France / Hybride 📅 Mission longue durée