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

🚀 Nous recrutons un Développeur IA / Python Senior – Montpellier 🚀 Dans le cadre d’un projet innovant autour de l’intelligence artificielle générative et des agents IA, nous recherchons un profil senior capable d’intervenir sur la conception de chatbots avancés, d’agents intelligents et l’orchestration de workflows complexes. 📍 Localisation : Montpellier 📅 Démarrage : ASAP 💼 Mission longue durée 🔎 Compétences recherchées : • Expertise Python (FastAPI, architectures modulaires, async) • Expérience sur les LLM : GPT, Claude, Mistral • Maîtrise des frameworks IA type LangChain, LlamaIndex, CrewAI ou équivalents • Conception d’agents IA et workflows automatisés • Développement API REST / GraphQL • Connaissances CI/CD, containers et environnements cloud • Expérience autour du RAG, mémoire conversationnelle et orchestration d’outils • Sensibilité aux problématiques sécurité, observabilité et monitoring 🎯 Missions : • Développer des agents IA capables d’interagir avec des APIs et outils métiers • Concevoir des chatbots avancés et assistants conversationnels • Participer à l’industrialisation et à la fiabilisation des solutions IA • Intégrer les solutions IA dans un SI complexe • Contribuer aux choix techniques et aux bonnes pratiques engineering 👥 Environnement : • Projet innovant et stratégique • Équipes techniques expertes et environnement Agile • Forte dimension R&D et IA générative

Contexte Au sein de l'IT Group Production, le projet vise au PoC, au design, au setup et au tuning de solutions spécifiques, avancées et innovantes d'observabilité sur mesure (hors solution éditeur), nécessitant des compétences DevOps (pour tant le développement de solution et leur intégration dans un environnement OnPremises : machines physiques et clusters Kubernetes). Le prestataire sera intégré au stream "Observability as Data" et travaillera dans une petite équipe d'experts correspondant aux différents aspects nécessaires à la construction de cette solution. Missions Participer au PoC, design, setup et tuning de solutions d'observabilité sur mesure. Développer et intégrer des solutions dans un environnement OnPremises (machines physiques et clusters Kubernetes). Mener des sous-projets en autonomie et en collaboration avec plusieurs acteurs dans un environnement multi-responsabilités. Comprendre les besoins utilisateurs afin de concevoir des expériences adaptées. Concevoir des interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. Concevoir des systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. Adapter les designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. Collaborer avec les équipes IA et Produit. Personnaliser et adapter les interfaces. Outils & Environnement Gestion de parcs informatiques Linux on-prem. Automatisation : Ansible, GitOps, notions Python, AWX/Tower. Réseaux Linux : TCP/IP, LBs, Firewall. Développement système : Golang idéalement, sinon Rust ou C++. Observabilité open-source et projets CNCF. Environnement OnPremises avec machines physiques et clusters Kubernetes. Conditions de travail Expérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus. Séniorité basée sur le temps passé sur des projets et missions spécifiquement sur l'IA. Sans expertise spécifique IA, le profil BANA du Segment B s'applique.

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.

Mission : Product Designer (longue durée) Démarrage : 12 octobre 2026 Rythme : 2 jours sur site / semaine Mission principale Concevoir, améliorer et optimiser des produits digitaux B2E en garantissant une expérience utilisateur de qualité, conforme aux standards industriels, aux exigences de sécurité et d’accessibilité (RGAA). Le Product Designer intervient sur l’ensemble du cycle de vie produit, de la stratégie à l’industrialisation. 1. Stratégie Comprendre les enjeux métiers et utilisateurs Identifier et formaliser les problématiques UX Contribuer au cadrage produit Livrables : vision produit, OKR, synthèse stratégique 2. Discovery Mener des recherches utilisateurs (entretiens, observation, terrain) Construire des personas et cartographier les parcours Identifier irritants et opportunités Livrables : insights utilisateurs, personas, parcours 3. Delivery Concevoir parcours et interfaces (UX/UI) Produire wireframes, maquettes et prototypes Rédiger les spécifications fonctionnelles Livrables : user flows, maquettes, prototypes interactifs 4. Run (amélioration continue) Tests utilisateurs et analyse Participation à la recette UX/UI Contribution au backlog produit Livrables : rapports de tests, tickets, recommandations UX 5. Industrialisation Contribution et enrichissement des Design Systems Garantie de cohérence et réutilisabilité des composants Capitalisation des bonnes pratiques Livrables : contributions Design System, retours d’expérience Compétences requises Savoir-faire : Recherche utilisateur qualitative et quantitative (environnement complexe) Maîtrise Figma et outils de prototypage Connaissance des Design Systems Maîtrise RGAA / WCAG Collaboration équipes produit, IT, métiers Utilisation de l’IA pour prototypage, synthèse et production Typologies de produits Dashboards (Power BI) Progiciels à fortes contraintes UX/UI Produits avec ou sans Design System (legacy inclus) Applications low-code (PowerApps) Interfaces en réalité virtuelle (formation)

Contexte Le département IS de la BU cible du client investit fortement dans la modernisation de son système d’information trading. Le SI historique Meteor (architecture n-tiers VB6/C++, SGBD Sybase) a été progressivement remplacé par la solution éditeur Orchestrade, déployée sous la nom GEMSTONE (net, SQL Server, MongoDB hébergé sur le cloud). Dans ce contexte de transformation, l’équipe fonctionnelle Deal Management recherche un Business Analyst expérimenté pour renforcer ses capacités opérationnelles et accompagnement des différents projets. Périmètre fonctionnel : Le consultant interviendra sur les composants Deal Life Management du SI GEMStone, en interaction directe avec les équipes métier (Traders, Back Office …) et l’éditeur Orchestrade sur le périmètre : -Feeders de Marché -Fonctions du Filing Broker -Gestion des Fees -Événements de Événements et Exercices -Opérations sur les transactions (Novation/Termination/MoveBook/Compression) Certains composants sont développés en interne, d’autres évolutions impliquent directement l’éditeur Orchestrade. Activités principales : Support niveau 2 -Analyse des incidents de production et investigation des anomalies fonctionnelles -Accompagnement des équipes métier sur les différents paramétrages à effectuer Spécifications fonctionnelles -Rédaction de spécifications fonctionnelles à la demande du métier et dans le cadre d’évolutions techniques de la solution -Documentation mise à jour au sein de l’équipe Opération métier sur Trade -Conduite de projet sur les opérations de novation, terminaison et compression de transactions -Coordination avec les équipes Front Office et Back Office Tests & Release Management -Réalisation de tests non-régression et de validation fonctionnelle -Participation au processus de release management et enrichissement du cahier de tests Correctifs & évolutions applicatives -Développement et livraison de correctifs et évolutions sur les applicatifs GEMStone Formation & accompagnement utilisateurs -Animation de sessions de formation sur les fonctionnalités du SI -Participation aux rituels agiles : daily meetings, release sprint Utilisation des outils d’intelligence artificielle L’usage des outils IA est désormais partie intégrante de la routine de travail de l’équipe. Le consultant est attendu à ce niveau et devra : -Participer à l’automatisation de la spécification afin d’accélérer la rédaction de spécifications, la documentation et l’analyse d’impacts -Explorer les outils IA pour le support : identification d’anomalies, analyse de logs, investigation d’incidents de production

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).

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).

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

Administration et exploitation de modèles LLM : Mistral AI, OpenAI, Meta Llama o Déploiement et hébergement de modèles open source / propriétaires o Gestion des APIs IA et intégration applicative o Fine-tuning / quantization / optimisation des modèles o Serving de modèles : vLLM, Ollama, TGI, TensorRT-LLM o Gestion GPU / VRAM / performance inference o Vectorisation / embeddings / bases vectorielles o Administration de bases vectorielles : Pinecone, Weaviate, Milvus, Elasticsearch o Mise en œuvre d’architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) o Sécurisation des flux IA et gouvernance des prompts / données o Monitoring des usages, coûts et performances des modèles o Automatisation et orchestration MLOps / LLMOps

INGENIEUR SUPPORT TECHNICO-FONCTIONNEL IA / LLM Démarrage : ASAP Durée : 3 Ans Localisation : Ile de France (Proche Paris) Télétravail : 50% Mission : Support et stabilité des applications Être le principal interlocuteur pour les incidents et les questions fonctionnelles liés aux applications. Surveiller et maintenir le bon fonctionnement des applications à l'aide de Dynatrace, Grafana, Prometheus, etc. Garantir une disponibilité maximale et une productivité optimale pour les utilisateurs. Gérer les demandes des utilisateurs (accès, intégration, résolution d'incidents) conformément aux processus ITIL. Rédiger et mettre à jour la documentation. Gérer la communication avec les parties prenantes (informations, nouvelles/suppressions de fonctionnalités, incidents, etc.). Collaborer avec le Product Owner et les équipes de développement pour assurer une intégration fluide. Piloter les activités de gouvernance entre les équipes techniques et métiers. Spécialisation Support IA/LLM Expérience en IA/LLM. Prise en charge du déploiement et de l'intégration des modèles d'IA/ML via des pipelines MLOps. Dépannage des composants et interfaces applicatifs pilotés par l'IA. Collecte et analyse des retours utilisateurs, notamment sur les fonctionnalités IA/LLM. Surveillance des performances des modèles d'IA et des indicateurs d'expérience utilisateur.

🚀 Et si votre prochain défi vous permettait de participer concrètement à la construction de produits basés sur l'Intelligence Artificielle ? Chez K-LAGAN, nous accompagnons nos clients sur des projets innovants mêlant IA, développement logiciel et transformation digitale. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Développeur Full Stack Java / React orienté IA pour rejoindre un projet stratégique basé à Nantes. 🎯 Vos missions • Concevoir, développer et tester les évolutions des produits IA • Participer à la conception et à l'amélioration de briques d'Intelligence Artificielle • Développer de nouvelles fonctionnalités en ReactJS, Java et Python • Contribuer à l'intégration de solutions basées sur les LLM, RAG et agents IA • Participer aux choix techniques et à l'amélioration continue des produits • Documenter les développements et les solutions mises en œuvre 🛠️ Environnement technique • ReactJS, TypeScript, ExtJS • Java Spring Boot • Python • Agents IA, LLM, RAG • Docker, Kubernetes 👤 Profil recherché • Expérience confirmée en développement Full Stack ReactJS / Java • Bonne maîtrise des environnements Spring Boot et TypeScript • Expérience ou forte appétence pour l'Intelligence Artificielle Générative • Connaissances des architectures LLM, RAG ou Agents IA • Maîtrise des environnements Docker et Kubernetes • Esprit d'équipe, autonomie et capacité à évoluer dans un environnement innovant 📍 Localisation : Nantes 🏠 Mode hybride 📄 Contrat : CDI ou Freelance 💰 Conditions ouvertes selon profil et expertise 🎁 Ce que nous proposons • Des projets innovants à forte valeur ajoutée • Un accompagnement personnalisé tout au long de votre parcours • Des formations et certifications • Des perspectives d'évolution au sein du groupe • Une équipe passionnée par les nouvelles technologies 🌱 Qui sommes-nous ? Chez K-LAGAN, nous plaçons l'humain au cœur des projets technologiques. Présents en Europe et en Amérique Latine depuis près de 20 ans, nous accompagnons nos clients dans leurs projets Data, IA, Développement, Cloud, Cybersécurité, QA et Agilité. ✨ Envie de participer à la création des produits IA de demain ? 📩 Échangeons ensemble. YOUR GROWTH, OUR VISION 🚀

BPI France recherche un Business Analyst Technique IA / RAG pour rejoindre l'équipe IAP (IA Platform) , 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

Contexte le projet vise au PoC, au design, au setup et au tuning de solutions spécifiques, avancées et innovantes d'observabilité sur mesure (hors solution éditeur), nécessitant des compétences DevOps (pour tant le développement de solution et leur intégration dans un environnement OnPremises : machines physiques et clusters Kubernetes). Le prestataire sera intégré au stream "Observability as Data" et travaillera dans une petite équipe d'experts correspondant aux différents aspects nécessaires à la construction de cette solution. Missions Mener des sous-projets en autonomie, en collaboration avec plusieurs acteurs dans un environnement multi-responsabilités. Designer technique avec expérience tangible sur des projets d'IA : Compréhension des besoins utilisateur afin de concevoir des expériences adaptées. Conception d'interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. Conception de systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. Adaptation des designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. Collaboration avec les équipes IA et Produit. Personnalisation et adaptation des interfaces.

Dans un contexte de transformation digitale et d’adoption accélérée de l’IA, notre organisation souhaite concevoir et industrialiser des agents conversationnels intelligents (chatbots / agents IA) destinés à : 🤖 automatiser des processus métiers, 💬 faciliter l’accès à l’information (interne / externe), ⚙️ améliorer l’efficacité opérationnelle et l’expérience utilisateur, 🔐 respecter les contraintes de sécurité, conformité et gouvernance du SI. Technologies indispensables : Produits infra Cloud (notions) UX / conversational design (notions) IA générative (maitrise) LLM (maitrise) RAG (maitrise) Prompt engineering

Dans le cadre du renforcement d'une équipe R&D spécialisée en innovation numérique et design computationnel, nous recherchons un(e) AI/ML Engineer pour intervenir sur des projets à forte composante scientifique et simulation numérique. Vous contribuerez au développement de solutions d'intelligence artificielle appliquées à la modélisation physique, à la prédiction de résultats de simulation et à l'accélération des processus de conception assistée par calcul. Vos missions Développer des modèles d'IA et de Machine Learning appliqués aux simulations physiques. Concevoir et industrialiser des pipelines d'entraînement, de validation et d'évaluation des modèles. Mettre en œuvre des approches de surrogate modeling afin de réduire les temps de calcul des simulations. Participer à la construction de solutions de Scientific Machine Learning. Travailler sur des modèles basés sur les Physics-Informed Neural Networks (PINNs). Structurer, préparer et exploiter des datasets issus de simulations numériques et de données géométriques. Collaborer étroitement avec des équipes multidisciplinaires composées d'ingénieurs, chercheurs et experts métier.