Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Agent IA à Paris

🧭 Contexte de mission Dans le cadre du développement de solutions d’Intelligence Artificielle au sein d’un Centre d’Expertise IA, nous recherchons un(e) IA Engineer – Microsoft Copilot Studio & LLM/RAG pour participer à la conception et à l’industrialisation d’assistants intelligents à destination des métiers. Vous intégrerez une équipe de 4 experts au sein d’un Centre d’Excellence IA d’une dizaine de personnes. Sous la responsabilité du Product Owner, vous contribuerez au développement d’un assistant conversationnel destiné aux équipes commerciales de la banque privée. L’objectif est de mettre à disposition des banquiers privés un assistant intelligent capable de les accompagner dans leurs activités quotidiennes, notamment la génération automatisée de comptes-rendus de rendez-vous et de revues clients. 🎯 Missions principales et rôle Au sein de l’équipe IA, vous participerez à la conception, au développement et à l’amélioration continue des agents IA. Vos missions incluront notamment : Développement d’agents IA Concevoir et développer des agents conversationnels avec Microsoft Copilot Studio Configurer et optimiser les workflows conversationnels Développer les intégrations nécessaires avec l’écosystème Microsoft Participer à l’industrialisation et à la mise en production des solutions IA Générative & RAG Concevoir et implémenter des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) Développer des composants Python autour des LLM Optimiser les performances et la qualité des réponses générées Assurer l’évaluation et le monitoring des modèles et agents IA Collaboration Produit Travailler en étroite collaboration avec le Product Owner Participer aux ateliers de conception et de cadrage des besoins métiers Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques IA Contribuer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques de développement Innovation & Expertise Participer à la veille technologique sur les solutions IA générative Être force de proposition sur les nouveaux usages et améliorations Contribuer à la montée en compétence du Centre d’Expertise IA 🚀 Objectifs Développer des assistants IA performants et sécurisés Améliorer la productivité des équipes commerciales de banque privée Automatiser la production des comptes-rendus de rendez-vous et revues clients Mettre en œuvre des architectures RAG robustes et industrialisées Accélérer l’adoption des solutions d’IA générative au sein des métiers

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un AI Engineer – AIOps & Observabilité H/F Descriptif de la mission: Description de mission Contexte et objectif de la mission Au sein de la Direction IT Production d'un grand groupe du secteur financier, le stream « Observabilité » porte un projet stratégique d'optimisation du MTTR (Mean Time To Repair) par l'automatisation de l'analyse d'incidents. L'objectif est de réduire drastiquement le temps d'identification des causes racines (Root Cause Analysis – RCA) en exploitant les données d'observabilité grâce à des technologies d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning. Le prestataire sera intégré au stream « Observabilité » et travaillera en collaboration étroite avec l'équipe « Core IA », en charge de la plateforme agentique. Missions principales • Développer des agents intelligents spécialisés dans le diagnostic technique en s'appuyant sur les frameworks LangChain et LangGraph • Concevoir et déployer des jobs de détection d'anomalies automatisés pour identifier les dérives comportementales des systèmes • Ingérer et analyser les logs via Elasticsearch et les métriques de performance/APM via Dynatrace • Corréler les différentes sources de données d'observabilité pour produire des diagnostics actionnables • Industrialiser des modèles LLM appliqués à la RCA, transformant les données brutes en analyses exploitables par les équipes IT • Contribuer à l'amélioration continue des pipelines d'observabilité dans un environnement de production contraint Environnement technique • Langage : Python (expertise requise) • Observabilité : Elasticsearch (Log Management), Dynatrace (Monitoring / APM) • IA / LLM : LangChain, LangGraph, Machine Learning (Anomaly Detection) • Contexte : Intégration continue en environnement de production bancaire

Présentation de la mission Au sein d'une squad IA de 3 personnes (2 ingénieurs déjà en place + vous), vous contribuez à la conception et au développement d'agents IA métiers sur une plateforme centralisée. Les cas d'usage actuels sont orientés knowledge : assistants internes, copilotes RAG, chatbots enrichis déployés sur Microsoft Teams et une interface web dédiée. À moyen terme, la plateforme évoluera vers des agents hybrides capables d'orchestrer des actions sur les systèmes (PaaS, IaaS, CaaS). Votre rôle est à la fois technique et structurant : fiabiliser les développements, consolider les pratiques, et faire monter la qualité collective. 🛠 Vos Responsabilités Votre quotidien s'articulera autour de quatre piliers : Développement d'agents IA : Concevoir des agents orientés chatbot interne, assistant RAG et copilote métier. Implémenter la gestion du contexte conversationnel, la logique de raisonnement et la structuration des réponses. Développer des tools sécurisés (appels API, accès DB, services internes). RAG & gestion de la connaissance : Exploiter les services RAG de la plateforme, affiner les stratégies de récupération, améliorer pertinence et explicabilité. Gérer activement les hallucinations et les incohérences de réponse. Intégration SI & MCP : Intégrer les agents dans le SI existant via tools, connecteurs et mécanismes MCP (ou équivalents). Structurer les échanges agent ↔ tools ↔ SI, assurer la sécurisation et la traçabilité de chaque interaction. Qualité & structuration : Mettre en place les tests (unitaires, intégration, comportement agent), définir les patterns réutilisables, documenter les pratiques. Contribuer à la montée en maturité collective de la squad via revue de code et partage de bonnes pratiques.

Contexte de la mission Dans le cadre de son projet EMMY , notre client reconstruit entièrement sa plateforme from scratch, module par module, avec une approche de développement moderne basée sur le spec-driven development assisté par IA . Chaque fonctionnalité démarre à partir d’une spécification structurée rédigée par les équipes Produit (PO/BSA). Une IA génère ensuite une première base de code backend ainsi que des propositions de tests unitaires. Le développeur intervient alors pour analyser, challenger, refactoriser et améliorer ce draft afin de garantir la qualité du code, le respect des principes d’architecture et la pertinence des tests. L’IA est ici utilisée comme un accélérateur de développement, comparable à un développeur junior proposant une première implémentation. Elle permet d’aller plus vite, mais nécessite une vraie expertise technique pour : identifier les problèmes de conception ; maintenir des frontières d’architecture propres ; garantir la maintenabilité du code ; assurer une couverture de tests robuste et pertinente. Nous recherchons donc des développeurs expérimentés capables de prendre du recul sur les propositions générées automatiquement et d’apporter une vraie vision architecturale. Missions En tant que Développeur Backend Java Senior, vous interviendrez sur : la conception et le développement des nouveaux modules backend ; la revue, l’amélioration et la refactorisation de code généré par IA ; la mise en place et l’amélioration continue de l’architecture applicative ; le développement et la maintenance des tests unitaires ; les échanges techniques et revues de code avec l’équipe ; la réflexion autour des bonnes pratiques de développement modernes et de l’usage intelligent de l’IA dans la production logicielle. Stack technique Java 25 Spring Boot 3.4+ GraphQL (Spring for GraphQL) PostgreSQL Clean Architecture / Architecture Hexagonale Tests unitaires

Et si votre prochain projet faisait grandir vos compétences autant que votre carrière ? 🚀 Chez K-LAGAN, nous faisons vivre chaque projet grâce aux talents qui le portent, en alliant expertise technique et accompagnement personnalisé. Aujourd'hui, nous recherchons un.e Lead IA & QA pour rejoindre l'un de nos clients du secteur financier basé à Paris . 🔹 Contexte : Notre client, acteur majeur du secteur financier, engage une transformation profonde de ses pratiques de qualité logicielle. Dans un environnement agile en pleine évolution, la direction IT souhaite accélérer l'intégration de l'intelligence artificielle générative (GenAI) au cœur de ses processus QA. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire internationale, avec pour mission de piloter cette démarche d'innovation, de la conception à la mise en production des agents IA. 🔹 Missions : Accompagner le centre d'expertise dans l'identification des usages de l'IA appliqués au test Concevoir et implémenter des agents IA génératifs au service des processus qualité (génération de cas de tests, analyse de couverture, détection d'anomalies…) Conduire des POC et études de faisabilité Accompagner les équipes agiles et transverses dans l'adoption des outils et pratiques IA/QA

Nous recherchons un PO data pour intervenir chez notre client grand compte pour l'accompanger dans sa transformation Data & IA. L'objectif est de piloter le déploiement d'une solution de data préparation de référence ( Alteryx ) tout en contribuant activement à l'intégration des nouvelles opportunités offertes par l' IA. Au sein de la Direction Data & IA, vous rejoignez le département en charge de la stratégie et du management des assets, sous la coordination du Product Manager. Vos principales activités : Définir et déployer la roadmap de la solution Alteryx en lien avec l'éditeur et l'IT Gérer la backlog agile de la squad et suivre les mises en production Animer la communauté d'utilisateurs (ateliers démo, tables rondes sur les bonnes pratiques, rituels de squad) Accompagner les Data Managers et administrateurs des filiales dans leur stratégie de déploiement Administrer le parc de licences (suivi de la consommation, renouvellements) Mener des études d'opportunité sur de nouvelles technologies de traitement de données (notamment IA) Réaliser les reportings et présentations pour les instances de gouvernance du Groupe

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Ingénierie d'étude et développement .NET 💡Description détaillée Le contexte de la mission : La mission consiste à intervenir sur différents outils mis à disposition de l’advisory, à savoir : outils d'administration de notre base de données financière, outils d’analyse dédiés aux corporates, et outils de publications de la recherche documentaire de nos analystes financiers. Les softs sont développés en .NET 4 avec les framework WPF et WCF. Les addins Office sont développés en .NET et VBA Au sein d’une équipe composée de 4 ingénieurs d’études et de développement, autonomes et capables d’intervenir sur tous les modules de l’application et d’un chef de projet qui coordonne les besoins des MOA métiers et organise la répartition des tâches, la mission principale sera d'analyser les besoins des maîtrises d'ouvrage, de préconiser des solutions techniques adaptées tout ceci sous le pilotage du responsable de projet, 💡Mission Principale : Ingénierie d'étude et développement .NET. 💡Responsabilités principales : Ingénierie d'étude et développement .NET la mission consiste à: • analyse les besoins des maîtrises d'ouvrage, préconiser des solutions techniques adaptées, sous le pilotage du responsable de projet, • réalisation des nouvelles applications à destination du corporate equity. • réalisation des nouveaux modules. • assurément de la maintenance et l'évolution des modules existants, tant d’un point de vue fonctionnel que technique, • assurément du support technique de l’application, dans un cadre occasionnel et bien défini

Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.

Contexte du projet Mon client industrialise une plateforme interne d'agents IA destinée à ses équipes métiers et IT. Le projet, en phase d'industrialisation, vise à mettre à disposition dans un cadre gouverné des agents conversationnels et décisionnels capables de répondre à des cas d'usage opérationnels en s'appuyant sur les données et systèmes internes de la banque (gestion d'incidents, topologie applicative, gestion des changements, etc.). Mission: L'Ingénieur IA intervient au sein de l'équipe plateforme et contribue au développement, à la qualification et à la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Le périmètre de la mission couvre : • Conception et développement d'agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools). • Intégration des agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des sources opérationnelles via API. • Optimisation des stratégies de prompt engineering et des mécanismes de contrôle (function calling, tool use, plan-and-execute). • Mise en place et enrichissement des suites d'évaluation (eval datasets, monitoring comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. • Industrialisation : versioning, packaging conteneur, intégration CI/CD GitLab, conformité aux standards de la plateforme. • Documentation des agents, contribution à la matrice de risques et aux runbooks d'exploitation.

Ingénieur Data Senior – Spécialiste Graphes Lieu : Paris, France (hybride - télétravail flexible) Contrat : Contrat renouvelable de 12 mois Date de début : Dès que possible À propos de l’entreprise Notre client est une institution financière mondiale de premier plan, opérant à l’avant-garde des marchés de capitaux, de la banque d’investissement et des services financiers. Axée sur l’innovation, l’organisation investit massivement dans des plateformes de données avancées et des solutions basées sur l’IA pour transformer le fonctionnement des systèmes financiers complexes. Vous rejoindrez une équipe d’innovation à fort impact travaillant sur des initiatives d’IA de pointe dans un environnement réglementé à l’échelle de l’entreprise, où les données, la performance et la fiabilité sont essentielles. Présentation du rôle Nous accompagnons une équipe Innovation qui développe des agents pilotés par l’IA de nouvelle génération. Ce poste est centré sur la conception et le déploiement de systèmes de données basés sur des graphes, servant de fondation à une plateforme avancée d’IA agentique. Une solide expertise en bases de données graphes est indispensable. Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des structures de connaissances basées sur des graphes Développer et maintenir des pipelines de données scalables alimentant des moteurs de graphes en temps réel Collaborer avec les ingénieurs IA pour soutenir des agents contextuels et orientés relations Contribuer aux décisions d’architecture dans un environnement réglementé à fort enjeu Compétences requises Solide expérience en data engineering (Python, pipelines, modélisation de données) Expertise pratique approfondie des bases de données graphes (Memgraph, LightGraph ou équivalent) Expérience avec des écosystèmes de données complexes (APIs, streaming, sources type CMDB) Atouts Expérience avec les pipelines LLM, RAG ou frameworks agentiques Anglais écrit et oral obligatoire Français apprécié (non indispensable)

Contexte Dans le cadre du développement d’un outil interne basé sur l’intelligence artificielle permettant de traduire le langage naturel en requêtes SQL (NL2SQL), une équipe dédiée d’une quinzaine de personnes est déjà en place. Le besoin porte sur le renforcement du dispositif avec un expert technique capable de structurer le projet et d’apporter les meilleures pratiques de développement sur ce type de produit innovant. Le consultant interviendra en lien direct avec un Expert Leader et intégrera un projet déjà engagé. Démarrage souhaité : ASAP (au plus tard mi-juin). Missions Concevoir et développer des API back-end performantes en Python (FastAPI) Garantir la qualité du code : validation des entrées, tests automatisés, bonnes pratiques Structurer l’organisation technique du projet et diffuser les standards de développement Contribuer aux briques IA / LLM (intégration de modèles, traitement et fiabilisation des données) Mettre en place et industrialiser les pipelines CI/CD Collaborer étroitement avec l’Expert Leader et l’équipe projet

Product Manager – IA / CX – Freelance (H/F) Localisation : Paris, Lyon, Lille ou Seclin (modèle hybride selon site) Contexte de la mission Grafton accompagne un grand groupe technologique international qui renforce son équipe Produit au sein d’une division dédiée aux solutions omnicanales. Dans ce cadre, nous recherchons un Product Manager spécialisé IA pour contribuer à l’évolution stratégique d’une plateforme de gestion de la relation client (CCaaS) utilisée à l’échelle internationale. La mission porte sur un produit orienté augmentation des agents et utilisateurs via l’IA (assistants, automatisation, optimisation des interactions). Vos responsabilités Définition de la vision produit Analyse marché : étude des tendances, benchmark, identification des opportunités IA dans le domaine CX. Construction de la vision : définition d’une trajectoire claire pour les services IA, alignée avec les objectifs business. Élaboration d’une roadmap réaliste, incrémentale et orientée valeur. Pilotage du cycle de vie produit Structuration de la roadmap en cohérence avec les besoins utilisateurs et les priorités business. Collaboration avec les Product Owners pour la rédaction des User Stories. Travail conjoint avec les équipes UX/UI pour garantir une expérience fluide et cohérente. Coordination avec les équipes Marketing, Sales et CSM pour le positionnement, la communication et la priorisation des demandes clients. Amélioration continue Analyse des retours utilisateurs et identification des axes d’amélioration. Suivi des indicateurs clés : satisfaction, NPS, taux de résolution, temps de réponse, etc. Expérimentation et optimisation continue avec les équipes innovation et démonstration. Profil recherché Expérience confirmée en product management , idéalement dans l’univers CCaaS , CRM, ou solutions cloud. Forte sensibilité aux technologies émergentes : IA, NLP, bots, cloud, automatisation . Orientation client marquée et capacité à comprendre les enjeux opérationnels des équipes CX. Excellentes compétences de communication écrite et orale. Organisation, rigueur, capacité à prioriser. Goût pour le travail transverse et la collaboration. Maîtrise du français indispensable ; anglais opérationnel (B2/C1).

Dans le cadre d’une transformation ambitieuse autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Directeur de projets IA chargé d’assurer la coordination opérationnelle d’un centre d’expertise IA transverse. Véritable facilitateur et orchestrateur , le poste s’inscrit au cœur d’une gouvernance structurée et multi-niveaux, en lien étroit avec les équipes métiers, les directions IT et les instances de pilotage. Le Directeur de projets IA intervient comme point central de synchronisation entre les projets IA et les ressources expertes mobilisées (Data Engineers, Data Scientists, AI Engineers, ML Engineers, équipes Infrastructure & Production, Chefs de Projet). Missions principales Coordonner les équipes pluridisciplinaires mobilisées sur les projets IA prioritaires. Assurer l’alignement des expertises et des ressources avec les jalons projets. Piloter les affectations et ajuster les priorités en temps réel selon les besoins. Identifier, anticiper et lever les points de blocage techniques ou organisationnels. Garantir la bonne préparation des déploiements en lien avec les équipes de production et d’infrastructure. Préparer les supports et dossiers d’arbitrage à destination des comités de gouvernance. Traduire les orientations stratégiques en plans d’actions opérationnels. Maintenir et mettre à jour la feuille de route des projets IA. Structurer les revues techniques et le suivi des indicateurs de performance. Favoriser la capitalisation des bonnes pratiques, des méthodes et des retours d’expérience. Assurer la fluidité entre les besoins métiers et les contraintes techniques. Ce rôle requiert une forte capacité à coordonner sans lien hiérarchique direct , en embarquant des équipes issues de différentes directions autour d’objectifs communs.

· Vous contribuerez à la mise en œuvre du processus MLOps pour maintenir les modèles de ML en production. · Vous collaborerez avec l'équipe pour déployer ou améliorer des pipelines ML évolutifs et efficaces en utilisant les meilleures pratiques MLOps. · Vous collaborerez avec l'équipe au développement de services de qualité production avec des tests unitaires et d'intégration, CI/CD et devOps pour ces services. · Vous identifierez de nouvelles opportunités pour améliorer les processus de go-to-production et MLOps. · Vous appliquerez des pratiques et des normes de développement logiciel pour améliorer et garantir la qualité du code de nos applications. · Vous maintiendrez un rôle actif à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel.

🎯 Rôle Tu rejoins l’équipe pour prendre un rôle clé dans la construction des systèmes IA du produit. L’objectif n’est pas de piloter de loin, mais de mettre les mains dans l’architecture, le code, les pipelines et la mise en production . À terme, tu pourras prendre davantage de responsabilités sur la structuration technique de l’équipe IA. 🧠 Missions Architecture & développement IA Concevoir et développer des pipelines IA / GenAI robustes Travailler sur des sujets RAG, agents, orchestration LLM Structurer la donnée, le contexte et les workflows IA Participer aux choix d’architecture technique Industrialisation Transformer des POC en systèmes fiables en production Mettre en place du monitoring, des tests et des évaluations Optimiser performance, latence et coûts Construire des systèmes maintenables et scalables Montée en leadership Contribuer aux standards techniques Challenger les choix d’architecture Accompagner progressivement d’autres profils techniques Participer à la structuration du futur pôle IA 🛠️ Stack & environnement Pas de stack imposée, mais un environnement autour de : Python Data pipelines / APIs / backend LLM, RAG, agents, orchestration Docker, CI/CD Cloud AWS ou GCP Monitoring / observabilité Bases vectorielles ou moteurs de recherche sémantique

Qui sommes-nous ? Clostera est une société de conseil & intégration de solutions IT à taille humaine et localisée à Paris, résolument tournée vers l'humain et l’innovation : l’innovation génératrice de valeur ! CLOSTERA place le bien-être de ses CONSULTANTS au cœur de la stratégie de réussite des projets IT sur lesquels nous intervenons au travers d’une approche « employee centric » individualisée. Nos domaines d’expertise : Cloud et Infrastructures Systèmes, Réseaux & Cybersécurité ; Service Management & ITSM ; Project management ; Data & IA ; Services Applicatifs métiers & Digitaux. Rejoignez-nous ! Dans le cadre du développement de nos initiatives autour de l’intelligence artificielle, nous accompagnons l’intégration progressive de l’IA dans nos activités IT (infrastructure, exploitation, support, automatisation). L’objectif est d’identifier et de mettre en œuvre des cas d’usage concrets à forte valeur , notamment autour : des assistants intelligents de l’automatisation de tâches de l’exploitation de données IT Vous interviendrez en lien direct avec les équipes métiers et IT, avec un rôle central dans le développement de ces usages. Ce que vous ferez : Vous serez en charge de faire émerger, structurer et concrétiser des cas d’usage IA, avec une approche pragmatique et orientée valeur. Compréhension des besoins & cadrage : Recueillir les besoins auprès des équipes métiers et IT Analyser les processus existants et identifier des opportunités d’amélioration Proposer des solutions adaptées (IA, automatisation, optimisation) Évaluer l’intérêt des cas d’usage (gain, faisabilité, simplicité de mise en œuvre) Structuration & pilotage : Prioriser les cas d’usage et contribuer à une feuille de route IA Piloter les sujets de bout en bout (cadrage, suivi, mise en œuvre) Coordonner les échanges entre les différents interlocuteurs Adopter une approche progressive et orientée résultats Mise en œuvre : Participer à la réalisation de solutions simples : assistants IA (chatbots, copilotes internes) automatisation de tâches traitement de documents S’appuyer sur des outils et solutions existants (API, plateformes, outils IA) Tester rapidement des idées (POC) et les faire évoluer vers des usages concrets Suivi & amélioration : Suivre l’usage et les résultats des solutions mises en place Identifier des axes d’amélioration Participer à la structuration progressive des pratiques autour de l’IA