Mission freelance Développeur IA – IA Conversationnelle / Agents LLM
Île-de-France
Deodis
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Au sein d’une équipe produit Agile dédiée aux parcours digitaux de bancarisation et d’épargne, la prestation consiste à intervenir en tant que Développeur IA spécialisé en IA conversationnelle afin de concevoir et développer les composants techniques nécessaires à la réalisation d’un POC d’agent conversationnel dédié à l’épargne. Le consultant participera aux choix d’architecture et de solutions IA, au développement en Python et Java Spring Boot, ainsi qu’à l’intégration de technologies d’IA générative et du framework Google ADK. Il contribuera également à la montée en compétences de la squad sur les agents conversationnels, à la documentation des solutions développées et aux mises en production dans un environnement DevOps reposant notamment sur XL Deploy, XL Release, Jenkins et Bitbucket. Une attention particulière sera portée aux pratiques LLMOps, à l’évaluation et à l’observabilité des agents, ainsi qu’aux exigences de sécurité, de conformité, de traçabilité et de gouvernance propres à un environnement bancaire.
Profil recherché
Le profil recherché est un(e) Développeur(se) IA disposant d’une solide expérience en développement Python et Java Spring Boot, avec une expérience concrète dans la conception et le développement d’agents conversationnels basés sur des LLM. Une connaissance opérationnelle du framework Google ADK est attendue, ainsi qu’une bonne maîtrise des pratiques LLMOps : évaluation de la qualité des réponses, mesure et réduction des hallucinations, suivi des coûts et de la latence, observabilité des traces agentiques, versioning des prompts, modèles et jeux de tests, supervision et mécanismes de feedback. Le candidat devra également être à l’aise avec les pratiques DevOps et CI/CD et des outils tels que XL Deploy, XL Release, Jenkins et Bitbucket. Une connaissance des problématiques de sécurité, conformité et gouvernance de l’IA en environnement bancaire constitue un atout important. Autonome, adaptable et pédagogue, le profil devra être capable de travailler au sein d’une équipe Agile pluridisciplinaire, de contribuer aux choix techniques et de faire monter en compétences les autres développeurs de la squad.
Environnement de travail
Technologies : Python, Java, Spring Boot, IA générative, LLM, agents conversationnels, Google ADK
LLMOps : évaluation des réponses, gestion des hallucinations, observabilité, suivi des coûts et de la latence, traces agentiques, versioning des prompts, modèles et jeux de tests, supervision et feedback
DevOps / CI-CD : XL Deploy (XLD), XL Release (XLR), Jenkins, Bitbucket
Sécurité & Gouvernance : protection des données sensibles, gestion des accès et des secrets, traçabilité, auditabilité, journalisation, cloisonnement des usages et maîtrise des flux vers les modèles IA
Méthodologie : Agile, travail en squad pluridisciplinaire
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