Find your next tech and IT Job or contract LangGraph

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans le cadre de la contribution à la mise en place de fonctionnalités data science. Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architecturer des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrer des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimiser les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connecter les agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatiser le versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construire des pipelines de données pour alimenter les agents -Développer des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimiser les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mettre en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveiller les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documenter les limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d’agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Contexte de la mission Nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur des projets avancés autour de l’ IA générative et des LLM , en lien étroit avec les équipes techniques et produit. Responsabilités : Conception et optimisation de pipelines IA basés sur des LLM Développement de solutions de type RAG , agents et chaînes de raisonnement Utilisation de LangChain et LangGraph pour orchestrer les modèles Analyse et exploitation de données textuelles Évaluation des performances des modèles (qualité, biais, robustesse) Contribution aux choix d’architecture IA Stack technique : Python 3 Django (pour intégration applicative) LangChain LangGraph LLM & IA générative (embeddings, prompts, fine-tuning, RAG) Profil recherché : Expérience confirmée en Data Science / IA Forte appétence pour les LLM et l’IA générative Solide maîtrise de Python et des problématiques NLP Capacité à travailler sur des sujets complexes et exploratoires

Architecte IA Compétences techniques DevOps / MLOps (Kubernetes, Docker, CI/CD). Gestion des environnements on-premise (Linux, virtualisation). Langages : Python, Bash. Bases Vectorielles : Qdrant et équivalent Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, haystack-ai, langchain/langgraph Sécurité et RGPD. Mission principale Concevoir et maintenir une architecture IA robuste, scalable et sécurisée exclusivement sur site. Responsabilités clés Définir l'architecture IA (clusters GPU, VLLM, pipelines MLOpS). Mettre en place l'infrastructure de développement (JupyterHub/Lab, CI/CD interne) Assurer la sécurité et la conformité (gestion des accès, supervision). Intégrer les solutions IA dans le SI existant. Compétences techniques DevOps / MLOps (Kubernetes, Docker, CI/CD). Gestion des environnements on-premise (Linux, virtualisation). Langages : Python, Bash. Bases Vectorielles : Qdrant et équivalent Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, haystack-ai, langchain/langgraph Sécurité et RGPD. Soft skills attendus Leadership technique, vulgarisation des concepts, et gestion agile de projets. Prestation adressable en full remote + déplacement ponctuel

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist IA / LLM" pour un client dans le secteur bancaire Description 🚀 Le Contexte : L'ère des Agents Autonomes Dans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels. Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django). 🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture 1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain : Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles). Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification). Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing). 2. Intégration et Backend (Django) : Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming). Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django. Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM. 3. RAG & Knowledge Management : Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes. Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers. 4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) : Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval). Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).

Ingénieur IA Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel Mission principale Concevoir et déployer des systèmes IA en utilisant des modèles existants (LLM, NLP, vision), sans entraînement lourd, mais avec une forte expertise en prompt engineering, context engineering et intégration métier. Responsabilités clés Créer des prompts optimisés et des contextes enrichis pour améliorer la pertinence des réponses IA. Concevoir des workflows IA (LangChain, LiteLLM, VLLM) pour orchestrer les interactions. Intégrer les solutions IA dans les processus métiers (API, microservices). Évaluer la performance des systèmes IA (qualité, robustesse, biais). Mettre en place des mécanismes de récupération contextuelle (RAG) et gestion des données. Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM). Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine). Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation. Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel

Contexte de la mission Architecte IA Mission principale Concevoir et maintenir une architecture IA robuste, scalable et sécurisée exclusivement sur site. Responsabilités clés Définir l'architecture IA (clusters GPU, VLLM, pipelines MLOpS). Mettre en place l'infrastructure de développement (JupyterHub/Lab, CI/CD interne) Assurer la sécurité et la conformité (gestion des accès, supervision). Intégrer les solutions IA dans le SI existant. Compétences techniques DevOps / MLOps (Kubernetes, Docker, CI/CD). Gestion des environnements on-premise (Linux, virtualisation). Langages : Python, Bash. Bases Vectorielles : Qdrant et équivalent Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, haystack-ai, langchain/langgraph Sécurité et RGPD. Soft skills attendus Leadership technique, vulgarisation des concepts, et gestion agile de projets. Prestation adressable en full remote + déplacement ponctuel

Dans le cadre du déploiement de solutions d’intelligence artificielle générative orientées usages métiers, notre client recherche un Ingénieur IA capable de concevoir et d’industrialiser des systèmes IA à partir de modèles existants (LLM, NLP, vision). La mission est full remote, avec des déplacements ponctuels, et s’inscrit dans une logique d’intégration rapide, robuste et mesurable de l’IA dans les processus métiers. Missions principales : -Concevoir et optimiser des prompts avancés et des contextes enrichis afin d’améliorer la pertinence, la robustesse et la fiabilité des réponses IA -Mettre en œuvre des stratégies de Context Engineering (gestion de contextes longs, segmentation, injection dynamique) -Concevoir des workflows IA et des chaînes de traitement (LangChain, LangGraph, LiteLLM, VLLM) -Implémenter des mécanismes de RAG (Retrieval Augmented Generation) et gérer les données associées -Intégrer les solutions IA dans les processus métiers via API et microservices -Évaluer la performance des systèmes IA (qualité des réponses, biais, robustesse, métriques) -Documenter et valider les solutions mises en place Profil attendu : -Ingénieur IA / Data / Logiciel avec moins de 3 ans d’expérience (profil Junior) -Très bonne compréhension des LLM, de leurs limites et de leurs cas d’usage -Forte appétence pour le prompt engineering, l’expérimentation et l’amélioration continue -À l’aise dans des environnements pluridisciplinaires (tech, métier, produit) -Autonome, rigoureux, curieux et créatif