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Développeur IA Agentique & RAG (Python / LangChain) Expérience de mise en production requise Objectif de la mission Vous integrez, optimisez et déployez des cas d'usage IA avancés. L'enjeu principal est de disposer d'un développeur capable d'aller au-delà du simple développement de prototypes ou de PoC, et de construire de véritables solutions robustes destinées à la production. Environnement technique L'ensemble de la stack IA est développé en Python. Les technologies et concepts utilisés comprennent notamment : Python /LangChain / Architectures RAG / Bases de données vectorielles Qdrant / Onyx II / Orchestration de prompts / Agents IA / API OpenAI Points qui seront challengés Les candidats devront notamment pouvoir être interrogés sur : •Leur expérience réelle de mise en production d'applications IA •Leur capacité à passer d'un PoC à une solution robuste en production •La conception et l'optimisation d'une architecture RAG •Leur utilisation de LangChain •La gestion des bases de données vectorielles •La gestion des comportements inattendus des LLMs •La sécurisation des agents IA •Les risques liés aux prompt injections •Les mécanismes mis en place pour limiter ces risques •La mise en oeuvre de guardrails •Leur manière de gérer les imprévus et incidents en production

Contexte de la missionDans le cadre du développement et de l'industrialisation des usages de l'Intelligence Artificielle Générative, nous recherchons un Consultant IA Générative spécialisé sur Claude d'Anthropic. Le consultant accompagnera les équipes métier et IT dans l'identification, la conception, l'intégration et l'optimisation de cas d'usage exploitant les modèles Claude. Missions principalesRecueillir et analyser les besoins métier liés à l'IA générative. Identifier les cas d'usage pertinents pour l'utilisation de Claude / Anthropic. Concevoir et optimiser des prompts adaptés aux différents cas d'usage. Expérimenter et évaluer les capacités des modèles Claude. Mettre en place des POC et contribuer à leur industrialisation. Concevoir des solutions exploitant les API et modèles d'Anthropic. Participer à l'intégration de Claude dans les applications et outils existants. Travailler sur des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Participer à la mise en place de systèmes exploitant les bases documentaires et/ou vectorielles. Évaluer la qualité, la pertinence et la fiabilité des réponses générées par les modèles. Mettre en place des mécanismes de contrôle, de sécurité et de gouvernance des usages IA. Documenter les solutions et accompagner les équipes dans leur adoption. Assurer une veille sur les évolutions des modèles et fonctionnalités Anthropic.

Contexte : Dans le cadre du développement de nouvelles approches de réalisation de projets IT s'appuyant sur l'IA générative et les systèmes multi-agents, nous recherchons un(e) Expert(e) IA Agentique Senior pour accélérer l'industrialisation de cas d'usage à forte valeur ajoutée (modernisation applicative, cloud, automatisation, data, migrations techniques). Missions principales : Concevoir, configurer et superviser des agents IA, skills réutilisables et chaînes d'orchestration Développer/enrichir des skills, intégrer des outils/connecteurs, mettre en œuvre du Tool Calling et exploiter les protocoles MCP Piloter la réalisation des projets par les agents (audit, conception, construction, validation, documentation, pré-recette) Assurer le contrôle qualité, l'arbitrage technique, la gestion des risques et le transfert de compétences

Notre client recherche un Business Analyst Technique IA / RAG pour rejoindre l'équipe XXX, responsable de la plateforme transverse d'IA générative de Bpifrance. L'équipe IAP développe et opère les services mutualisés d'IA : LLM gateway, gestion des accès et des clés (AI Products), monitoring et observabilité (Langfuse), ainsi que l'industrialisation des patterns RAG, agents et pipelines IA. Elle travaille en forte interaction avec les équipes MTA, IALab, GED, RPA, sécurité et architecture, dans un environnement Agile SAFe. Vos principales responsabilités : Cadrage et recueil des besoins : structurer les besoins des équipes consommatrices (MTA, métiers, IT) autour des services de la plateforme IA (API, portail self-service, LLM, RAG, agents) Formalisation fonctionnelle : rédiger les user stories, alimenter le backlog produit plateforme, produire les spécifications fonctionnelles et les guidelines d'utilisation des services Définition des standards d'usage : contribuer aux bonnes pratiques de prompting, RAG et agents, ainsi qu'aux modèles de données et patterns d'intégration Gouvernance IA : participer à la mise en place du cadre de conformité (Charte IA, AI Act, sécurité), à la gestion des accès et au suivi des risques et données sensibles Pilotage qualité & adoption : définir les KPIs (usage, coût, latence, qualité), suivre l'adoption des services IAP, contribuer à la documentation et à l'onboarding des équipes Accompagnement des équipes projets : support au cadrage des cas d'usage, aide à la structuration des pipelines IA, interface entre équipes techniques et métiers Participation aux cérémonies Agile SAFe : daily, PI Planning, backlog refinement, System Demo

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & Intelligence Artificielle au sein d'un environnement international du secteur retail luxe, nous recherchons un AI Engineer pour rejoindre une équipe en charge du développement d'une plateforme agentique à grande échelle. La mission consiste à concevoir, développer et faire évoluer les composants permettant à des agents autonomes d'accéder de manière sécurisée, fiable et dynamique aux données, aux systèmes d'information et aux bases de connaissances de l'entreprise. Le consultant interviendra notamment sur l'évolution de frameworks et de SDK dédiés aux agents IA, la construction de pipelines Graph-RAG et de recherche hybride, ainsi que sur la mise en place et l'industrialisation de Knowledge Graphs. Il participera également au développement de pipelines d'ingestion de données, à la génération d'embeddings, à la résolution d'entités et à l'association de références textuelles avec des nœuds de graphes. La mission comprend enfin une forte dimension d'évaluation et d'observabilité, avec la mise en place de dispositifs permettant de mesurer la précision des agents, leurs hallucinations, leurs performances et leur latence, tout en intégrant ces contrôles dans des pipelines CI/CD robustes.

Notre client évolue dans le secteur bancaire et déploie une plateforme d'intelligence artificielle générative destinée à accompagner ses collaborateurs dans leurs usages quotidiens. Cette plateforme permet notamment de créer et d'utiliser des agents IA, de gérer des bibliothèques documentaires, de configurer des espaces de travail et de suivre les accès, usages et incidents. Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de ces usages, nous recherchons un Expert IA générative confirmé à senior, capable d'intervenir à la fois sur l'exploitation d'une plateforme IA, l'automatisation, l'accompagnement des utilisateurs et la conception de cas d'usage avancés. La mission nécessite une forte culture technique autour des LLM, des prompts, des agents IA, du RAG et des mécanismes de sécurisation tels que les guardrails. Les noms du client, du projet et des outils internes ne sont pas communiqués dans le cadre de cette annonce. Description du posteRattaché à une équipe produit et plateforme, vous interviendrez en appui direct du responsable produit sur les activités suivantes : Structuration des besoins utilisateurs. Contribution au backlog produit et technique. Développement d'outillages d'administration et de suivi. Automatisation des opérations courantes. Exploitation des logs, indicateurs et données d'usage. Accompagnement des utilisateurs dans l'adoption de l'IA générative. Traitement des irritants, incidents et demandes d'assistance. Industrialisation des cas d'usage IA dans un cadre sécurisé et conforme. Vous serez un interlocuteur clé entre les équipes produit, techniques, sécurité et les utilisateurs métiers. Missions principalesAdministration et exploitation de la plateforme IAContribuer à l'administration opérationnelle de la plateforme : utilisateurs, espaces de travail, agents, bibliothèques documentaires, droits, accès et clés API. Développer et maintenir les scripts et outils nécessaires à l'exploitation. Exploiter les API REST de la plateforme afin d'automatiser les tâches d'administration. Manipuler des données JSON et fiabiliser les traitements associés. Développer des connecteurs ou composants MCP selon les besoins. Participer à la gestion des incidents, anomalies, accès et paramètres de configuration. Mettre en place des mécanismes de contrôle, de traçabilité et de fiabilisation des données. Contribuer au suivi des logs d'audit, logs d'usage et événements techniques. Développement des usages IA et accompagnement des utilisateursAccompagner les utilisateurs dans la prise en main d'une plateforme d'IA générative. Aider à la création, au test et à l'amélioration d'agents IA. Structurer des bibliothèques documentaires, prompts, skills et cas d'usage simples. Conseiller les utilisateurs sur la qualité des sources, la contextualisation et la formulation des requêtes. Identifier les limites des solutions IA : hallucinations, qualité documentaire, droits d'accès, traçabilité et confidentialité. Contribuer à la conception de cas d'usage exploitant les LLM, le RAG et les agents IA. Produire et maintenir les guides utilisateurs, procédures et supports de bonnes pratiques. Qualifier les demandes d'assistance et contribuer à la résolution des incidents. Expertise IA générative et industrialisationConcevoir et améliorer des prompts avancés. Développer ou intégrer des agents IA et des workflows agentiques. Mettre en œuvre des architectures RAG adaptées aux besoins métiers. Définir des mécanismes de guardrails, de contrôle des réponses et de limitation des actions. Identifier les risques liés aux agents IA et proposer des solutions pragmatiques. Contribuer à l'évaluation de la qualité, de la pertinence et de la fiabilité des réponses générées. Transformer les expérimentations et besoins terrain en solutions maintenables et industrialisables. Participer à la définition de standards et de bonnes pratiques autour des usages IA. Produit, pilotage et amélioration continueRecueillir, analyser et reformuler les besoins des utilisateurs. Faire remonter les irritants et les besoins récurrents. Contribuer à la rédaction et à l'enrichissement du backlog : demandes, évolutions, critères d'acceptation et cas de test. Participer à la mise en place de dashboards et d'indicateurs de pilotage. Suivre les usages, les incidents, les performances et les niveaux de service. Mettre en place des KPI opérationnels et des reportings réguliers. Participer aux ateliers avec les équipes produit, techniques, sécurité et métiers. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme et de son adoption.

Consultant AIOps chargé de l'exploitation et de la supervision d'une plateforme d'IA générative, avec une forte expertise en Kubernetes, OpenShift, CI/CD et observabilité dans un environnement Dataiku. Missions principales : - Assurer le RUN et le MCO de la plateforme IA. - développement des pipelines de données - Administrer les environnements DEV, STG et PROD. - Mettre en place le monitoring, l'observabilité et l'alerting. - Supervision des ressources de la plateforme ( FinOps ) - Gérer les accès, la sécurité et les habilitations. - Automatiser les déploiements et l'exploitation de la plateforme. - Contribuer à la documentation et aux bonnes pratiques d'exploitation.

1. Collecte, Ingestion & Indexation -Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (édition, open data, bases juridiques), 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 & RAG) -Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec du reranking et du 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 piloter l'amélioration du retrieval. -RAG (Retrieval-Augmented Generation) : 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) et garantir la conformité des données (RGPD, cloisonnement par pays). 3. Leadership Technique & Gouvernance -Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés au sein de l'équipe. -Rayonnement : Assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source).

1. Collecte, Ingestion & Indexation -Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (édition, open data, bases juridiques), 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 & RAG) -Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec du reranking et du 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 piloter l'amélioration du retrieval. -RAG (Retrieval-Augmented Generation) : 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) et garantir la conformité des données (RGPD, cloisonnement par pays). 3. Leadership Technique & Gouvernance -Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés au sein de l'équipe. -Rayonnement : Assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source).

Notre client évolue dans le secteur bancaire et souhaite renforcer son équipe spécialisée en intelligence artificielle et technologies avancées. Cette équipe conçoit et industrialise des composants d'intelligence artificielle destinés à différents métiers : API, chatbots internes et externes, agents IA, automatisation de workflows et intégration de grands modèles de langage. Dans le cadre de la montée en puissance des usages de l'IA, nous recherchons un Développeur IA expérimenté, spécialisé dans la conception d'agents IA outillés, l'orchestration de workflows, les chatbots avancés et l'intégration au système d'information. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions IA capables d'interagir avec des outils, des API et des systèmes métiers. Vous contribuerez à des projets à forte valeur ajoutée, allant de l'assistant conversationnel à l'automatisation de processus complexes, dans un environnement soumis à des exigences élevées en matière de sécurité, de gouvernance et de fiabilité. Missions principalesConception et développement d'agents IAConcevoir et développer des agents IA capables d'appeler des API, d'utiliser des outils internes et d'exécuter des actions complexes. Modéliser des scénarios multi-étapes : analyse, décision, action et supervision. Développer des composants de tooling IA : actions, connecteurs, wrappers, mécanismes de permissions et exécuteurs d'outils. Mettre en œuvre des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer les exigences de sécurité des systèmes d'information, de protection des données et de gouvernance IA. Développement de chatbots et assistants métiersConcevoir ou améliorer des assistants IA destinés à la gestion documentaire, à la qualification de documents et au pilotage de workflows. Développer des fonctionnalités de mémoire, de récupération d'information et de contextualisation. Concevoir des flows conversationnels complexes et améliorer l'expérience utilisateur. Mettre en œuvre des prompts avancés et des réponses structurées. Intégrer différents modèles de langage, notamment Mistral, GPT et Claude. Implémenter des mécanismes de clarification automatique et de gestion des échanges conversationnels. Intégration et orchestration avec le système d'informationDévelopper des appels sécurisés vers des API internes et des applications métiers. Connecter les solutions IA aux environnements ERP, GED, CRM, RPA, bases documentaires et plateformes d'entreprise. Interfacer les agents avec des pipelines documentaires et des outils d'orchestration existants. Concevoir des connecteurs métier robustes et réutilisables. Mettre en place une gestion fine des autorisations, de la traçabilité et des journaux d'exécution. Industrialisation et fiabilisationDévelopper des solutions observables et exploitables en production. Mettre en place les logs, métriques, traces, alertes et indicateurs de suivi des coûts. Développer les tests unitaires, d'intégration et end-to-end des chatbots et agents IA. Contribuer aux frameworks, bibliothèques et conventions techniques internes. Participer à la mise en place des pratiques DevSecOps, selon le principe « You Build It, You Run It ». Participer aux démonstrations techniques, aux ateliers de cadrage, aux PI Planning et aux rituels Agile.

📌 Informations Générales Rôle : Data Scientist Senior – Specialist Claude & Agentic Coding Localisation : Nanterre Organisation du travail : Hybride (2 jours / semaine sur site) TJM : 650 € / jour Date de démarrage : 01/09/2026 Langues : Français (Anglais technique) Contexte & Objectif de la Mission Dans le cadre de l'accélération de la transformation IA de l'entreprise, nous recherchons un(e) Data Scientist / Expert IA Générative Senior expert(e) de l'écosystème Anthropic. L'objectif principal est de piloter le déploiement de Claude Code et Claude CLI et de structurer l'adoption des pratiques d'Agentic Coding à l'échelle du groupe. Missions & Responsabilités Déploiement & Adhésion : Accompagner la mise en œuvre opérationnelle de Claude Code et Claude CLI auprès des équipes techniques. Architectures Agentiques : Concevoir et structurer des architectures avancées (agents, skills, hooks, gestion des contextes, workflows, prompts complexes). Base de Connaissances & RAG : Constituer, structurer et alimenter la base de connaissances dédiée (RAG) et produire les contenus pédagogiques (tutoriels, guides). Gouvernance & FinOps IA : Définir les standards de sécurité, encadrer l'usage et optimiser la consommation des tokens pour maîtriser les coûts. Industrialisation : Élaborer des référentiels, templates et composants réutilisables pour intégrer l'IA générative dans les processus de développement logiciel. Veille Technologique : Assurer un suivi constant des évolutions de l'écosystème Anthropic et proposer des accélérateurs d'usage.

Principales missions : Conception des infrastructures et choix des solutions logicielles et matérielles avec des propositions pour intégrer les technologies innovantes - Définition et mise en œuvre des infrastructures tant au niveau matériel que logiciel. - Intervention dans le cadre de projets en support sur les problématiques d'infrastructure. - Gestion des incidents. - Etudes de conformité et contrôle l'implémentation de la politique groupe en assurant la cohérence des infrastructures de son domaine. Compétences attendues autour de Copilot Studio Must-have • Copilot Studio : création d'agents, gestion des topics et des actions • Power Automate : conception de flows et manipulation de fichiers SharePoint • Power Platform : maîtrise des connecteurs natifs Microsoft 365 • Azure AI connectors : bonnes connaissances des mécanismes d'intégration • Prompt engineering : maîtrise opérationnelle Nice-to-have • Expérience sur des projets RAG Soft skills • Capacité à travailler à partir de spécifications fonctionnelles • Aisance dans les phases de test, d'itération et d'amélioration de la qualité des résultats • Autonomie dans les phases de debug, notamment sur les flows En synthèse, nous recherchons plutôt un profil de type Power Platform Developer, avec une expérience significative sur Copilot Studio ou une forte sensibilité IA.

Entité : mon client (grand groupe, secteur énergie / services) Site : Province, hybride (à préciser) Rôle : AI Engineer TJM max : 400 euros Date de démarrage : 01/10/2026 Date de fin : 30/09/2028 Profil recherché : Consultant AI Engineer intervenant sur le développement de solutions d'IA générative, avec une expertise en Python, RAG et intégration applicative dans un environnement Dataiku. Missions principales : Développer des assistants conversationnels et solutions d'IA générative. Concevoir et faire évoluer des applications basées sur le RAG. Développer des connecteurs d'intégration. Assurer l'interface entre le frontend et le backend par Dataiku via APIs. Participer aux POC et à l'industrialisation des cas d'usage IA (ML, etc.). Développer et maintenir les IHM dédiées aux assistants conversationnels et solutions RAG. Documenter les développements et assurer la qualité du code. Compétences indispensables : Dataiku Python RAG et IA générative APIs REST et intégration applicative Node.js et/ou Angular Vector Search et bases vectorielles GitLab Compétences souhaitées : Docker et Kubernetes PGVector, ChromaDB ou Qdrant Connaissances MLOps/DevOps

Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale et du déploiement de l'intelligence artificielle générative, une grande entreprise souhaite renforcer son dispositif d'expertise autour des agents IA et des solutions d'automatisation. L'objectif est d'accélérer l'identification, le développement, l'industrialisation et le déploiement de cas d'usage à forte valeur ajoutée basés sur les technologies d'IA générative. L'intervenant accompagnera les équipes tout au long du cycle de vie des projets, depuis la phase de conception jusqu'à la mise en production et le support des solutions déployées.

En tant qu'Architecte AI, vous serez chargé(e) de : • Participer à la définition des architectures IA de référence : structurer les composants fonctionnels et techniques des systèmes Agentic AI, définir les standards d'architecture, les patterns d'orchestration et les principes d'industrialisation des solutions IA du Groupe. • Contribuer à la construction d'un Agentic AI Blueprint : formaliser les concepts clés des agents IA (goal management, memory, planning, reflection, tools orchestration), les principes de design (modularity, composability, security by design) et les architectures de référence pour les projets IA du Groupe. •

Le poste vise à recruter un Data Scientist expérimenté capable de concevoir et industrialiser des solutions d'IA générative à forte valeur ajoutée métier. L'enjeu principal est de développer des workflows LLM complexes et de les déployer en production dans un cadre industriel structuré. Le candidat devra faire le pont entre les équipes métier et IT, en traduisant les besoins fonctionnels en solutions techniques performantes. Une expertise solide en IA générative, en développement d'API, en évaluation de modèles et en bonnes pratiques de software engineering est attendue, ainsi qu'une capacité à travailler en mode Agile au sein d'une squad dédiée. Développement Python orienté production (architecture, packaging, bonnes pratiques) Développement d'API (REST/GraphQL, frameworks comme FastAPI/Flask) Développement d'API (REST/GraphQL, FastAPI/Flask) Développement Python orienté production (architecture, packaging, tests) Travail en équipe / collaboration en squad Agile Modélisation ML classique (supervisé, non supervisé) Préparation et gestion de données (feature engineering, qualité des données) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typage) CI/CD pour services d'IA (GitHub Actions, GitLab CI, bonnes pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, orchestration type Kubernetes) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI Platform) Préparation & gestion de données (feature engineering, qualité, ETL) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linters, type hints) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions avec pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, Kubernetes ou équivalents) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS/GCP managed IA services, Bedrock) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typing) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions, pipelines MLOps) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, tools) RAG / retrieval augmenté & bases de vecteurs (Faiss, Pinecone, etc.) Évaluation spécifique des LLM (benchmarks, human eval, red‑teaming) Monitoring / observabilité des modèles et services LLM en production Outils d'orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex ou équivalents) RAG / retrieval augmenté & vector DB (Faiss, Pinecone, embeddings en production) Évaluation spécifique LLM (benchmarks, human eval, red-teaming, metrics LLM) Monitoring / observabilité des modèles & services IA (drift, qualité des réponses, alerting) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, outils) RAG / retrieval augmenté & vector DB (mise en production) Monitoring / observabilité des modèles et services IA en production Analyse et modélisation de problèmes complexes dans un contexte LLM Pensée systémique appliquée à des workflows IA end‑to‑end Rigueur scientifique & esprit critique pour l'évaluation des LLM Vulgarisation & pédagogie vers métiers et IT Recueil et reformulation des besoins métier en spécifications techniques pour IA générative