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Dans le cadre du développement de projets d'intelligence artificielle générative, nous recherchons un consultant spécialisé en IA, Large Language Models et architectures RAG. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions basées sur des modèles de langage, notamment Mistral. Vous participerez à l'analyse des besoins, au choix des modèles et des composants techniques, ainsi qu'à la mise en place de chaînes de traitement permettant d'exploiter des données documentaires structurées et non structurées. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et développer des applications utilisant des LLM. Mettre en œuvre des architectures RAG adaptées aux besoins métiers. Intégrer et configurer des modèles Mistral. Concevoir les mécanismes d'ingestion, de découpage, d'indexation et de recherche documentaire. Mettre en place et optimiser des bases de données vectorielles. Développer et améliorer les prompts, agents et chaînes d'orchestration. Évaluer la qualité, la pertinence et la fiabilité des réponses générées. Réduire les hallucinations et renforcer la traçabilité des réponses. Exposer les fonctionnalités d'IA sous forme d'API et les intégrer au système d'information. Participer à l'industrialisation, au déploiement et au suivi des solutions. Documenter les choix d'architecture, les développements et les résultats obtenus. Collaborer avec les équipes métier, data, architecture, développement et infrastructure.

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un AI Engineer spécialisé en IA générative et agentique. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et le déploiement de solutions IA, notamment autour des LLM et des systèmes multi-agents. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data, IT et Sécurité afin de garantir la performance, la fiabilité et la conformité des solutions développées. Livrables Conception et développement de solutions d'IA générative et agentique adaptées aux besoins métiers. Intégration, configuration et optimisation des LLM, notamment Mistral. Développement de systèmes multi-agents et de pipelines techniques. Mise en place de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de contrôle des hallucinations et biais. Industrialisation et déploiement sécurisé des solutions IA en collaboration avec les équipes DevOps. Rédaction de la documentation technique et suivi des évolutions des solutions développées.

Ingénieur IA : Mistral & AWS Le rôle consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d'IA générative et agentique, avec une forte expertise autour de la plateforme Mistral et de son industrialisation à grande échelle. L'AI Engineer intervient sur l'intégration, la configuration et l'optimisation des LLM, ainsi que sur la mise en place de solutions d'agents autonomes et multi-agents, de pipelines techniques et de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et biais. Il contribue également au déploiement sécurisé des solutions, à leur versioning et à leur industrialisation avec Python, Docker, Kubernetes et CI/CD, en collaboration avec les équipes IT, Data, DevOps et Sécurité. Une attention particulière est portée aux contraintes RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et auditabilité. Technologies clés : Mistral, LLM, Python, LangChain, AutoGen, CrewAI, Docker, Kubernetes, CI/CD, fine-tuning, transfer learning, prompt engineering, few-shot learning et multi-agent systems.

Dans le cadre du développement d'une plateforme d'IA générative souveraine et sécurisée, nous recherchons un DevOps IA Mistral pour intervenir sur le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation d'une plateforme Mistral AI On-Premise. Vous participerez à la conception de l'architecture, à l'automatisation des déploiements et à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance. Vous assurerez également le maintien en conditions opérationnelles et de sécurité des plateformes IA. Intégré à une équipe Agile dédiée aux produits Data & IA, vous prendrez en charge des éléments du backlog, participerez à la construction de la roadmap et assurerez un rôle de lead technique sur le produit. La mission comprend également la documentation, les mises en production, la réalisation de démonstrations ainsi que la participation aux astreintes techniques. Compétences techniquesIA / GenAIMistral AI Plateformes agentiques OpenClaw Hermes LLMOps Workloads IA / Data Dataiku MLflow Infrastructure / ConteneurisationKubernetes OpenShift Docker Infrastructure On-Premise DevOps / AutomatisationTerraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Artifactory (JFrog) CI/CD Développement / DataPython SQL Bases de données / Vector DBOpenSearch Elasticsearch PGVector MongoDB Atlas RDS Sécurité / RéseauVault Nginx Kong Sécurité des données Compliance / Gouvernance ObservabilitéDynatrace CloudWatch Prometheus Grafana X-Ray GPU – appréciésCUDA MIG Slurm

Contexte de la Mission Aux côtés d'une équipe d'experts passionnés, vous relèverez les plus hauts défis techniques de la société. En tant qu'Expert Data & Retrieval, vous êtes le garant de la matière première de notre IA : la collecte, l'ingestion, l'indexation et la recherche de pertinence sur des volumes massifs de documents spécialisés, le socle qui alimente nos modèles de langage et nos produits. Votre terrain de jeu : transformer la manière dont tout un secteur professionnel travaille au quotidien. Votre mission n'est pas d'écrire un simple script, mais de concevoir des pipelines de données robustes capables d'ingérer, de nettoyer et d'indexer d'énormes corpus textuels, puis d'exposer une recherche rapide et pertinente (sémantique et hybride) au service de plusieurs équipes à travers l'Europe. Vous garantirez la fraîcheur des index et la qualité du retrieval tout en gérant une complexité technique de haut vol (volumétrie, hétérogénéité des sources, évaluation de la pertinence, scalabilité). Objectifs et Missions Principales Vos missions principales s'articulent autour de trois axes : bâtir, outiller et transmettre. 1. Collecte, Ingestion & Indexation • Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (open data, bases spécialisées, documents métier), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. • Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. • Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval) • Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec reranking et filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. • Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (recall, precision, nDCG, MRR) pour mesurer et améliorer le retrieval. • RAG : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). • Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces de qualité) et garantir la sécurité et la conformité des données (isolation par pays, conformité aux réglementations). 3. Leadership Technique & Gouvernance • Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés.

La mission doit apporter une expertise sur l'intelligence artificielle, en particulier l'IA agentique : LLM, agents, MCP, skills, RAG, prompting et génération de code, au sein de l'équipe. L'équipe explore, prototype et outille les usages de l'IA avec un double objectif : • Mettre l'IA au service de la chaîne d'intégration continue et de l'outillage, GitLab en premier lieu ; • Acculturer largement le train à ces technologies. Le profil recherché est technique tout en étant capable de comprendre les enjeux métier et de vulgariser auprès d'interlocuteurs non techniques. MISSIONS • Réalisation de spikes et de POC autour de l'IA agentique : LLM, agents, RAG, MCP, prompting, génération de code ; • Intégration de l'IA dans la chaîne CI/CD et l'outillage DevSecOps : GitLab, GitLab Duo et DAP notamment, MCPs sur les outils de la chaîne ; • Conception d'enablers et d'outils IA réutilisables par les équipes du train ; • Mise en œuvre et évaluation des briques d'IA du groupe : Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic, Mistral ; • Conception d'agents et d'assistants IA appliqués au développement et au DevOps ; • Mise en place de RAG et exploitation de bases de connaissances ; • Veille technologique et évaluation des solutions d'IA pertinentes pour le train ; • Prise en compte des enjeux de sécurité et de conformité dans les usages de l'IA – DevSecOps ; • Développement des composants nécessaires : scripts, intégrations, API ; • Acculturation et essaimage auprès du train : formations, démonstrations, ateliers ; • Rédaction et vulgarisation de la documentation associée dans Confluence, à destination de publics techniques et non techniques ; • Accompagnement et support des équipes du train dans l'adoption des usages de l'IA ; • Contribution au partage de connaissance et à la montée en compétence collective.

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Développeur IA / AI Engineer spécialisé dans la conception d'agents IA, de chatbots métiers et leur intégration au système d'information. Vous interviendrez sur des sujets à fort enjeu autour des LLM, RAG, agents outillés, orchestration et industrialisation de solutions IA. Vos missionsDéveloppement d'agents IA Concevoir et développer des agents IA capables d'appeler des API, utiliser des outils internes et exécuter des actions complexes. Mettre en œuvre des workflows multi-étapes : analyse → décision → action → supervision. Développer des outils et connecteurs IA : actions, wrappers, permissions, exécuteurs d'outils. Intégrer les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance IA. Conception de chatbots et assistants métiers Développer des assistants IA pour la documentation, les workflows et la qualification documentaire. Implémenter les mécanismes de RAG, mémoire, récupération d'information et contextualisation. Concevoir des flows conversationnels complexes et optimiser les prompts. Travailler avec différents LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Améliorer l'expérience utilisateur et la qualité des interactions conversationnelles. Intégration au SI Développer des intégrations sécurisées avec les API internes et les différents systèmes métiers. Connecter les agents aux environnements ERP, GED, CRM, RPA, data lakes et outils documentaires. Concevoir des connecteurs métier et des mécanismes d'orchestration. Mettre en place une gestion fine des autorisations, de la traçabilité et des logs. Industrialisation & fiabilisation Mettre en place l'observabilité des solutions : logs, métriques, monitoring, coûts et traçabilité. Développer des tests unitaires et end-to-end pour les agents et chatbots. Contribuer à l'amélioration des frameworks et librairies IA internes. Participer aux démonstrations, PI Planning et rituels Agile. Adopter une approche DevSecOps / You Build It, You Run It. Compétences recherchéesDéveloppement Excellente maîtrise de Python, notamment FastAPI et programmation asynchrone. Bon niveau en Node.js / TypeScript. Maîtrise des architectures API-first. Expérience avec les architectures cloud, containers et CI/CD. Pratique des environnements Azure Functions. IA Générative & Agentique Expérience concrète dans la conception d'agents IA outillés et de workflows agentiques. Maîtrise d'au moins un framework : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalent. Très bonne connaissance des LLM : Mistral, GPT, Claude… Maîtrise du RAG, de la mémoire, de la contextualisation et de la reformulation. Bonne maîtrise du prompt engineering. Capacité à modéliser des workflows IA complexes répondant à des problématiques métiers. Intégration & Data Maîtrise des API REST / GraphQL. Expérience avec des systèmes documentaires, bases de données et Data Lakes. Conception et utilisation de connecteurs métier. Une connaissance de Kafka est appréciée. Cloud / DevOps / Observabilité Containers, CI/CD, Azure Functions. Grafana, Prometheus, Langfuse. Sensibilité forte aux problématiques de sécurité, audit, monitoring et traçabilité. Sécurité & gouvernanceUne bonne compréhension des enjeux liés à la sécurisation des agents IA est attendue : Gestion des permissions et autorisations d'actions. Filtrage et contrôle des commandes. Sandboxing. Traçabilité et audit. Prise en compte des contraintes SSI, DPO et gouvernance IA. ProfilNous recherchons un profil autonome, technique et orienté produit, capable de porter des sujets IA de bout en bout. Vous êtes à l'aise pour : travailler en transverse avec des équipes techniques et métiers ; vulgariser des sujets complexes autour de l'IA ; documenter vos réalisations et produire des guides/API docs ; challenger les besoins et proposer des solutions ; participer activement aux démonstrations et rituels Agile. Mots-clés : AI Engineer, GenAI, Agentic AI, Agents IA, LLM, RAG, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel, Python, FastAPI, TypeScript, API, Azure, Kafka, Langfuse, Grafana, Prometheus, DevSecOps.

Dans le cadre de la modernisation de ses opérations de sécurité, un grand compte recherche un Ingénieur IA pour automatiser et augmenter les capacités de son SOC grâce à l'intelligence artificielle générative et agentique. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement d'agents IA d'assistance aux analystes : enrichissement automatique des alertes, corrélation d'événements, pré-qualification des incidents ▪ L'automatisation de la réponse à incident : orchestration des playbooks, actions de remédiation assistées, génération des rapports d'incident ▪ L'intégration de l'IA générative aux outils du SOC (SIEM, SOAR, plateformes de threat intelligence) ▪ L'exploitation des LLM pour l'analyse de threat intelligence : synthèse de bulletins de sécurité, extraction d'indicateurs de compromission ▪ La mise en place des garde-fous garantissant que les décisions critiques restent sous supervision humaine ▪ La mesure de l'impact : réduction du temps de qualification, du temps de réponse, du volume d'alertes traitées manuellement ▪ La collaboration étroite avec les analystes SOC pour concevoir des outils réellement adoptés

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

Contexte de la mission Nous recherchons un(e) Architecte cybersécurité pour rejoindre le pôle Expertise de l'équipe Cybersécurité rattachée à la Direction des Systèmes d'Information (DSI). L'équipe Cybersécurité est organisée en trois pôles : - La Gouvernance supervise l'ensemble des activités de cybersécurité et consolide la gestion des risques ; - Les Opérations assurent la défense quotidienne, principalement au travers de son Security Operations Center (SOC) ; - L'Expertise accompagne au quotidien l'ensemble des clients internes au travers d'une offre Produit (ISP, TPRM…) et d'une offre Innovation (architecture, doctrine, prospective…). Objectifs et livrables Votre mission est d'accompagner les équipes agiles pour atteindre un niveau élevé de sécurité. Vous êtes en responsabilité d'accompagner pragmatiquement les équipes pour qu'elle se mettent en conformité, mais aussi d'établir des doctrines (requis non-fonctionnels de sécurité). Vous faites de la veille technologique régulière et êtes capable de challenger les solutions en place au sein de la Direction des Systèmes d'Information. Vous êtes capable de challenger les résultats d'audits offensifs (pentest, redteam) et d'accompagner les équipes agiles dans la résolution des vulnérabilités trouvées. Vous avez eu une expérience pratique et réelle du devSecOps et de la programmation et vous avez mené des missions d'architecture de sécurité technique sur des applications, des socles et du Cloud. Vous contribuez également à la stratégie et à l'amélioration continue des activités de l'équipe cybersécurité. En fonction de l'actualité, d'autres sujets transverses cybersécurité pourront rentrer dans le périmètre de la mission. A court terme : - Accompagner les équipes agiles à être toujours plus performantes sur les aspects DevSecOps et idéalement sur la sécurisation des applications à l'aide de l'IA. - Accompagner l'exploitation et l'acculturation de solutions de cybersécurité (DLP, CNAPP, SSE, VOC, DMARC, Cloud souverain…) - Accompagner les équipes pour déployer du chiffrement à l'état de l'art, notamment en vue de la transition post-quantique. - Valider la conformité cyber des nouveaux socles et applications du SI

MissionsAnalyser et optimiser les coûts liés aux services Cloud et IA. Mettre en place les indicateurs de suivi FinOps. Construire des tableaux de bord de pilotage des coûts. Identifier les leviers d'optimisation des dépenses Azure, AWS ou GCP. Accompagner les équipes IA dans la maîtrise des coûts liés aux LLM. Réaliser des analyses d'usage des modèles GPT, Claude, Gemini, Mistral et autres solutions IA. Participer à la définition des bonnes pratiques FinOps IA. Produire des recommandations pour améliorer le rapport coût/performance des architectures. Contribuer aux instances de gouvernance Cloud et IA.

Secteur : Banque Anglais : Indispensable Contexte de la missionDans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, un acteur majeur du secteur bancaire recherche 5 AI Engineers spécialisés en IA générative et agentique. Vous interviendrez sur la conception, le développement, l'intégration et le déploiement de solutions innovantes basées sur les Large Language Models (LLM) et les architectures multi-agents, en veillant à leur performance, leur fiabilité, leur sécurité et leur conformité réglementaire. Vous collaborerez étroitement avec les équipes Produit, Data, IT, Sécurité et DevOps afin de transformer les besoins métiers en solutions IA robustes et industrialisées. Missions principalesConcevoir et développer des solutions d'IA générative et agentique adaptées aux besoins métiers. Intégrer, configurer et optimiser des LLM, notamment Mistral. Concevoir et développer des agents autonomes et des systèmes multi-agents. Mettre en œuvre des workflows et pipelines d'orchestration à l'aide de frameworks spécialisés. Optimiser les performances des modèles et des prompts : prompt engineering, few-shot learning et fine-tuning. Développer des mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et des biais. Industrialiser et déployer les solutions IA en production en collaboration avec les équipes DevOps/MLOps. Mettre en place des pipelines CI/CD et contribuer à la conteneurisation et à l'orchestration des applications IA. Garantir la sécurité, la traçabilité et la conformité des solutions développées. Assurer la documentation technique et le suivi des évolutions des solutions mises en production. Compétences techniques requisesIA générative & LLM Maîtrise des LLM, notamment Mistral. Prompt engineering, few-shot learning et fine-tuning. Évaluation et optimisation des performances des modèles. IA agentique & orchestration Conception d'agents autonomes et d'architectures multi-agents. Maîtrise d'au moins un framework d'orchestration : LangChain, AutoGen ou CrewAI. Développement Excellente maîtrise de Python. Capacité à développer des pipelines techniques robustes et maintenables. MLOps / DevOps CI/CD, Docker et Kubernetes. Déploiement, supervision et monitoring de solutions IA en production. Expérience de l'industrialisation de modèles ou d'applications basés sur des LLM. Sécurité & conformité Sensibilité aux enjeux de sécurité et de gouvernance de l'IA. Connaissance du RGPD, de l'AI Act et des mécanismes de maîtrise des risques liés à l'IA.

Contexte de la mission Le projet AI pour Tous (plateforme Mistral et Le Chat) permet à 4 500 collaborateurs d'exploiter l'IA générative au quotidien : création d'agents IA, gestion des bibliothèques documentaires, workspaces, accès et incidents. La mission s'inscrit en appui direct du PO Mistral / AI pour Tous (Train Capacités Business IA) pour : Structurer les besoins, Contribuer au backlog, Développer/automatiser des outillages d'administration et de suivi, Exploiter les logs et KPI Traiter les irritants Objectifs et livrables Développer des outils & services pour répondre aux besoins d'exigence de conformité, de sécurité et d'observabilité Garantir la stabilité, la performance et la résilience des environnements d'exécution (dev, recette, production). Définir et implémenter une stratégie d'observabilité (logs, métriques, traces) sur l'ensemble des services de la plateforme. Mettre en place des alertes pertinentes basées sur des SLO/SLI afin de détecter proactivement les incidents. Contribuer à l'analyse des incidents en exploitant les logs applicatifs, métriques et données persistées. Automatiser les déploiements et standardiser les pratiques DevOps de la plateforme SaaS. Expérience confirmée DevOps sur des plateformes cloud et Kubernetes en environnement de production. Expérience confirmée sur la gestion des contrats d'API Maîtrise des pratiques CI/CD, Infrastructure as Code et automatisation (GitOps) Capacité à analyser des incidents complexes en croisant {logs, métriques et requêtes en base de données. Création de dashboards dynamiques (Datadog) Mise en place de métriques custom (business + technique) Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Observabilité & Monitoring : Datadog (APM, logs, métriques, tracing distribué, dashboards, alerting avancé) Confirmé Developper des micro services: Microservice java/python, kafka Confirmé Base de données RDS : PostgreSQL, MongoDB (interrogation et analyse à des fins de diagnostic). Confirmé Java 21 - Springboot 4 Confirmé Open API Confirmé CI/CD & DevOps : Jenkins/ GitLab CI, Infrastructure as Code. Confirmé Cloud & Conteneurs : AWS, Kubernetes, Terraform. Confirmé Angular 21 Confirmé

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)