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1) 🎯 Objet de la consultationLe présent Appel d'Offres vise à sélectionner un prestataire pour renforcer une squad IA existante au sein de notre entité. 👉 La squad est actuellement composée de 2 ingénieurs IA déjà en place. 👉 Le besoin porte sur 4 profils complémentaires, capable d'apporter une valeur immédiate en termes de : delivery, structuration, qualité, intégration SI Les travaux concernent la conception et le développement d'agents IA métiers s'appuyant sur une plateforme centralisée basée sur : LangChain / LangGraph services RAG observabilité, sécurité mécanismes d'intégration standardisés (MCP – Model Context Protocol ou équivalent) ➡️ Les profils attendus sont des développeurs orientés agents IA / intégration, et non des profils “infra IA / MLOps / entraînement de modèles”. 2) 🧭 Contexte & enjeuxL'entité souhaite accélérer la livraison de cas d'usage IA concrets en s'appuyant sur une architecture mutualisée. 🔎 Spécificité du contexte👉 À date, la squad développe principalement des agents IA orientés “knowledge” (RAG / assistance conversationnelle) permettant de faciliter l'accès à l'information et d'assister les utilisateurs dans leurs activités. Ces agents sont intégrés : dans Microsoft Teams dans une interface web dédiée 👉 Les interfaces utilisateurs (Teams / frontend web) sont gérées par une équipe dédiée. ➡️ La squad se concentre sur : la logique agent les capacités IA les intégrations avec les systèmes 📌 Nature des cas d'usage actuelsassistants métiers copilotes basés sur la connaissance chatbots internes enrichis (RAG) 👉 Une attention particulière est portée sur : la pertinence des réponses la gestion du contexte conversationnel la qualité et traçabilité des informations 🔮 Évolution cible👉 À moyen terme, les agents pourront évoluer vers : automatisation de workflows orchestration d'actions interaction avec des systèmes techniques (PaaS / IaaS / CaaS) ➡️ Le profil recherché doit être à l'aise : sur les agents “knowledge” actuels et capable de monter vers des agents hybrides (conversation + action) 🎯 Enjeux du renfortAccélérer le delivery Fiabiliser les développements Structurer les pratiques (patterns, tests, qualité) Améliorer les intégrations (tools, MCP, SI) Gérer les dépendances (plateforme IA, équipes métiers) 👉 Dans un environnement contraint : sécurité traçabilité conformité 3) 🧩 Périmètre de la prestation✅ InclusDéveloppement d'agents IA (mono / multi-agents) Implémentation de : tool-calling RAG gestion de contexte Intégration SI : APIs services internes bases de données Mise en œuvre de : MCP ou équivalent connecteurs / adapters Qualité : tests observabilité documentation Contribution aux standards de la squad Collaboration avec : équipe Plateforme IA développeurs IA existants ❌ ExclusEntraînement / fine-tuning de modèles Gestion de l'infrastructure Administration technique lourde 4) 👥 Organisation cible📌 Squad existante : ✅ 2 développeurs IA 🔍 1 profil attendu 🎯 Objectif : Renforcer une équipe déjà opérationnelle 👉 Attendus : intégration rapide collaboration étroite apport structurant 💡 Séniorité attendue : confirmé++ à senior 5) 🧑‍💻 Description du rôleA. Développement d'agents IA 🤖Concevoir des agents orientés : chatbot interne assistant RAG copilote métier Implémenter : gestion du contexte conversationnel logique de raisonnement structuration des réponses Développer des tools sécurisés : appels API accès DB services internes B. RAG & gestion de la connaissance 📚Exploiter les services RAG Ajuster les stratégies de récupération Améliorer : pertinence précision explicabilité Gérer : hallucinations incohérences C. Intégration SI & MCP 🧩Intégrer les agents dans le SI existant Concevoir / utiliser : tools services internes connecteurs MCP ou équivalents 👉 Activités clés : structuration des échanges orchestration agent ↔ tools ↔ SI sécurisation traçabilité D. Exposition des agents ⚙️Les agents sont intégrés via : Microsoft Teams interface web 👉 Les couches UI sont gérées par une autre équipe. ➡️ La squad est responsable de : la logique agent les capacités IA les interactions SI 👉 L'exposition ne repose pas principalement sur des APIs REST classiques, mais sur les mécanismes natifs des frameworks agentiques. E. Qualité & industrialisation ✅Tests : unitaires intégration tests agents (prompt / comportement) Definition of Done Documentation Support au run F. Collaboration & structuration 🤝Travail avec les 2 dev existants Revue de code Partage de pratiques Contribution aux patterns : agents tools MCP 6) 🧠 Compétences techniques requises✅ IndispensablesPython (maîtrise solide) Expérience en développement d'agents IA ou logique équivalente : orchestration tool-calling gestion de contexte Framework agentique : LangChain / LangGraph fortement attendu Intégration SI : APIs services bases de données Bonnes pratiques : structuration logs tests Git

🚀 Mission Freelance : Lead AI Engineer / Architecte IA Agentique & AIOps (H/F) Référence : AO2607051 Durée : Longue mission (Visée de production / Industrialisation) Lieu : France (Rythme de télétravail à définir) Contexte technologique : AWS, Dataiku, Snowflake, Kubernetes, Python, Frameworks Agentiques, MCP. 📋 Contexte de la mission Notre organisation dispose d'une première plateforme AIOps mature (exploitant Dataiku, Snowflake et AWS) pour valoriser nos données opérationnelles (incidents, changements, événements) et optimiser la prédiction et l'aide à la décision. Dans le cadre de l'évolution de notre démarche, nous souhaitons accélérer l'adoption des technologies d'intelligence artificielle agentique. L'objectif est de développer de nouveaux usages d'automatisation, d'assistance avancée aux équipes d'exploitation et d'orchestration intelligente des processus IT (Infrastructure VMware, Kubernetes, etc.). Nous recherchons un Lead AI Engineer disposant d'une forte expérience opérationnelle pour concevoir, développer, industrialiser et intégrer ces solutions au sein de notre système d'information. 🎯 Vos principales responsabilités1. Développement et Intégration de solutions IA Orchestration Multi-Agents : Concevoir des assistants de code et des agents spécialisés pour les équipes d'exploitation, d'ingénierie et de support. Écosystème MCP : Déployer l'infrastructure Model Context Protocol (MCP) ou équivalents, créer les connecteurs et outils pour interagir avec nos API internes (ITSM, CMDB, observabilité). Architecture RAG : Développer les mécanismes d'ingestion, de chunking et d'indexation pour exploiter nos référentiels techniques, runbooks et bases de connaissances. Intégration technologique : Connecter les solutions avec nos socles (VMware Cloud Foundation, Kubernetes, Dataiku, Snowflake) et les LLM/services cloud (LiteLLM, Bedrock, OpenAI, AWS). 2. Industrialisation et Exploitation (MCO) Pratiques Modernes : Garantir la qualité du code (Python, clean code, TDD, CI/CD avec Jenkins, IaC via Terraform/Ansible). LLMOps & Sécurité : Mettre en œuvre le tracking de l'observabilité, l'évaluation des réponses, la maîtrise des coûts/latence, et sécuriser les agents (contre le prompt injection et l'exfiltration de données). Évolution AIOps : Participer à la maintenance et à l'évolution (analyse de causes et remédiation) de la plateforme existante. 3. Accompagnement et Leadership Identifier les opportunités de création de valeur et être force de proposition. Assurer l'acculturation et le transfert de compétences vers l'équipe interne sur les concepts d'architecture agentique et de MCP. 🛠️ Profil recherché & Compétences requises Nous recherchons un profil hautement autonome, capable à la fois de challenger les orientations d'architecture et de "mettre les mains dans le code" pour délivrer. Compétences techniques indispensables : Expertise Python et maîtrise éprouvée de la mise en production d'applications d'IA Générative. Frameworks Agentiques : Expérience concrète sur des outils d'orchestration multi-agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou équivalents). Model Context Protocol : Une expérience réelle ou une maîtrise solide de la mise en œuvre du standard MCP est fortement attendue. DevOps / Cloud : Bonne connaissance de l'écosystème AWS, de Docker/Kubernetes et des chaînes CI/CD (Jenkins). Sécurité IA : Sensibilité affinée aux problématiques de sécurité des LLM (gestion des secrets, prompt injections). Compétences appréciées (Atouts forts) : Expérience face aux biais et limites des LLM en production (hallucinations, dérive, explosion des coûts, latence). Connaissance du monde de l'exploitation IT / Infrastructures (Day-0, Day-1, Day-2 sur environnements virtualisés et conteneurisés). 📦 Livrables attendus PoC et MVPs industrialisés (assistants contextuels, agents connectés aux chaînes ITSM/CMDB, serveurs MCP opérationnels). Composants d'automatisation intelligente (outils type Claude Code ou équivalents Codex pour l'infrastructure). Documentation technique complète (ADR, runbooks/playbooks d'exploitation). Supports et plan de transfert de compétences formalisés pour l'équipe interne.

Consultant PLM + IA secteur Pharma, recherche un Consultant PLM + IA pour travailler sur des POC innovation. La mission consiste à réaliser des POC, l'IA de Dassault Systèmes n'étant pas encore mature (embryonnaire) sur ce périmètre. Le client a déjà identifié 6 à 7 cas d'usage confirmés avec le Business. Prérequis : Bonne connaissance de la plateforme 3DEXPERIENCE (environnement DS avec Enovia, Delmia), idéalement profil RME (Recipe Management Engineer) ou, pour le Discret, MGA (Gestion de procédé) Connaissance des concepts de base de l'IA (RAG, LLM, MCP, gestion de variantes, etc.) Interconnexion avec SAP, MES, etc. Le client est actuellement dans une phase exploratoire/découverte, le business model et l'operating model de Dassault Systèmes n'étant pas encore matures sur ce sujet. Si les POC sont concluants, ils seront intégrés à la plateforme 3DExperience. Début : Septembre Durée : Jusqu'à fin d'année, reconductible Lieu : Idéalement Île-de-France, mais la compétence reste prioritaire sur la localisation Plus : Une connaissance du secteur Pharma ou Chimie serait un atout

📍 Localisation : Bois-Colombes 📅 Démarrage : 4 septembre 🏠 Télétravail : 3 jours par semaine 💼 Mission longue durée en régie (3 mois renouvelables) 🌍 Contexte international 🗣️ Anglais courant obligatoire Descriptif du posteDans le cadre du renforcement de son Data Office, un grand groupe international recherche un(e) Data & AI Engineer Senior pour intervenir sur des projets stratégiques autour de la gouvernance des données, de la qualité des données et de l'intelligence artificielle générative. Vos principales missions seront : Data Management & Data GovernanceConcevoir, développer et maintenir des applications Python dédiées à la gouvernance et à la qualité des données. Mettre en place des contrôles automatisés, des mécanismes de détection d'anomalies et des solutions de monitoring. Industrialiser les traitements liés à la collecte, l'analyse et le reporting des indicateurs de qualité. Développer des API et services facilitant l'intégration avec les plateformes Data, catalogues de données et outils décisionnels. Participer à l'amélioration continue et à l'automatisation des processus Data. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA pour les équipes métier. Développer des solutions Text-to-SQL permettant l'interrogation des données en langage naturel. Mettre en œuvre des architectures basées sur des LLM et des agents intelligents. Développer des connecteurs et intégrations autour du protocole MCP (Model Context Protocol). Participer à l'industrialisation des solutions IA dans des environnements sécurisés et à forte exigence de gouvernance. Contribuer à des projets innovants autour des agents IA, de la qualité des données et de la valorisation des informations.

Contexte de la mission Dans le cadre du déploiement à grande échelle d'une plateforme d'IA générative basée notamment sur les solutions Mistral AI / Le Chat, notre client souhaite renforcer son équipe avec un profil technique capable d'intervenir à la fois sur l'exploitation de la plateforme, son automatisation et le développement des usages IA. La plateforme permet à plusieurs milliers de collaborateurs d'utiliser quotidiennement l'IA générative : création d'agents IA, gestion de bibliothèques documentaires, workspaces, gestion des accès et traitement des incidents. Le consultant interviendra en appui direct de l'équipe Produit afin de : Structurer et traduire les besoins utilisateurs ; Contribuer au backlog produit ; Développer et automatiser des outils d'administration et de suivi ; Exploiter les logs et KPI ; Accompagner les utilisateurs ; Identifier et traiter les irritants ; Industrialiser les cas d'usage liés à l'IA générative ; Veiller au respect des contraintes de sécurité, RGPD et AI Act. Compétences techniques recherchées Le profil devra disposer de bonnes compétences en : API REST et JSON ; Développement de MCP (Model Context Protocol) ; Python et/ou Java ; Développement de scripts et outils d'administration ; Automatisation de traitements ; Traitement et analyse de logs ; Dashboards, KPI et reporting opérationnel ; Monitoring et observabilité. Une bonne connaissance des environnements suivants est également recherchée : IA générative : Mistral AI / Le Chat ou plateformes équivalentes, agents IA, skills, prompts, RAG, bibliothèques documentaires, connecteurs et MCP. Cloud & Infrastructure : AWS, EKS/Kubernetes, MongoDB, Kafka, S3, Vault. DevOps : GitLab, Jenkins, CI/CD. Monitoring : Datadog ou solution équivalente. Gestion de projet / documentation : Jira, Confluence, documentation fonctionnelle et technique. Compétences IA attendues Le consultant devra disposer d'une bonne compréhension des principaux usages de l'IA générative en entreprise : Chatbots ; Agents IA ; Prompt engineering ; RAG ; Skills et outils ; Bibliothèques documentaires ; Connecteurs et MCP. Il devra également comprendre les principales limites et contraintes associées aux agents IA : qualité des sources, hallucinations, gestion des droits d'accès, sécurité et traçabilité. Dimension produit et accompagnement Au-delà des compétences techniques, le profil devra être capable de : Comprendre et reformuler un besoin utilisateur ; Proposer des solutions techniques adaptées ; Contribuer efficacement à un backlog produit ; Accompagner des utilisateurs non techniques ; Faire preuve de pédagogie ; Produire une documentation claire et exploitable. Objectifs et livrables Administration, outillage et exploitation de la plateforme IA Le consultant contribuera à l'administration opérationnelle de la plateforme : utilisateurs, workspaces, agents IA, bibliothèques documentaires, droits, accès et clés API. Il devra notamment : Développer et maintenir les scripts et outils nécessaires à l'exploitation ; Exploiter les API Mistral / API REST afin d'automatiser les tâches d'administration ; Manipuler et fiabiliser les données associées à la plateforme ; Participer au traitement et à l'analyse des logs ; Mettre en place et suivre l'observabilité de la plateforme ; Construire et exploiter des KPI et dashboards de pilotage. Développement des usages IA et accompagnement des utilisateurs Le consultant accompagnera les utilisateurs dans la prise en main de la plateforme et dans la création ou l'amélioration de leurs agents IA. Il participera notamment à : La création et l'amélioration d'agents IA ; La structuration des bibliothèques documentaires ; La conception et l'amélioration de prompts ; La mise en œuvre de cas d'usage IA simples ; La qualification et au suivi des incidents et anomalies ; La résolution des demandes d'assistance ; La rédaction de guides, procédures et bonnes pratiques. Évolution du produit et amélioration continue Le consultant travaillera en proximité avec l'équipe Produit afin de : Identifier et remonter les irritants utilisateurs ; Recueillir les besoins et opportunités d'amélioration ; Contribuer au backlog : demandes, évolutions, critères d'acceptation et tests ; Développer des dashboards et indicateurs permettant de suivre les usages, incidents et performances ; Transformer les besoins utilisateurs en solutions techniques concrètes, maintenables et industrialisables. Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Développement de MCP (Model Context Protocol) Confirmé API REST et JSON Confirmé Développement de scripts et outils d'administration Confirmé

AI & Architecture, Strong knowledge of : - AI agent development - Large Language Models (LLMs) - Model Context Protocol (MCP) - Agent-to-Agent (A2A) communication - Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Vector databases Backend Experience with : - Python - FastAPI - API and service development - Queuing and messaging systems (RabbitMQ or similar) - Database development (SQL Server, PostgreSQL, etc.) - SQLAlchemy - Security concepts and integrations: OAuth - SAML and Microsoft Entra ID Automated testing using Pytest DevOps & CloudFrontend, Strong experience with: - React - JavaScript - CSS - UI development - NX framework (Micro Frontends) Microservices architecture Distributed systems design CV only in English, rate included 2 days in Brussels