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

• Gestion autonome des clés LLM (AI Products) • Monitoring et observabilité avancée (Langfuse, dashboards, consommation LLM) • Évolutions autour de LiteLLM et des providers (Mistral, Azure OpenAI, Bedrock…) • Industrialisation des patterns RAG, agents, pipelines IA • Conformité et sécurité IA selon la Charte IA Groupe • Maîtrise des architectures RAG avancées (hybrides BM25 + vecteurs, graph RAG, agents augmentés) • Très bonne compréhension des LLM (Mistral, GPT, Claude…) et protocoles de génération • Maîtrise des patterns d’observabilité IA (Langfuse, tracing prompts) • Connaissance des obligations IA Act / données sensibles via la Charte IA • Conception d’API robustes, scalables et sécurisées • Développement de microservices cloud-ready (Azure / Kubernetes) • Conception d’architectures “LLM Gateway” ou “Model Router” (type LiteLLM) • Gestion de pipelines data (Kafka ou équivalents) • Compétences Fullstack (Python, Java, Angular) • Intégration avec des SI complexes (SharePoint, GED, systèmes distribués) • Optimisation coûts/perf des workloads IA • Utilisation des chaînes CICD (Jenkins, GitLab) • Déploiement AWS (Terraform) • Mise en place de dashboards, alerting (Datadog, Langfuse) • Application des standards sécurité IA / DPO (Charte IA)

Principales missions : • Vision & Stratégie Produit IA : Porter la vision produit des solutions d’IA en étroite collaboration avec les équipes métier. Cela inclut d’identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers, et de prioriser les projets en conséquence (focus valeur et faisabilité). • Gestion du Backlog & Priorisation : Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA. Vous traduisez les besoins métier en features et user stories, alimentez et maintenez le backlog, et arbitrez les priorités en fonction de la valeur ajoutée attendue, du feedback utilisateur et des contraintes (réglementaires, techniques, ROI). Votre objectif est de maximiser l’impact business de chaque sprint livré. • Pilotage du Delivery Agile : Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile. Vous organisez et animez les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives), suivez l’avancement des développements, et assurez la levée des obstacles en coordination avec les autres départements. Vous veillez au respect des engagements de qualité, budget et délais, et communiquez de manière proactive sur l’avancement auprès des sponsors. • Coordination Métiers–Data–IT : Jouer le rôle d’interface et de facilitateur entre les équipes Data Science, les équipes IT (architectes, MLOps, sécurité…) et les métiers sponsors. Vous travaillez en collaboration étroite avec les experts métier pour co-construire les solutions et favoriser leur adoption, tout en intégrant les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide. • Crédit & Risque (Scoring) – Use cases « Machine Learning » traditionnels : Sur ce pilier clé, vous pilotez les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux). En lien direct avec les équipes Risque et Validation, vous concevez et suivez les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles, en explorant des approches innovantes (par ex. nouvelles données, algorithmes avancés). Vous vous assurez que les modèles délivrés contribuent à la stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires. Vous veillez également à la mise en production et au monitoring de ces modèles (détection de dérive, recalibrage), en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque. • IA Générative & Agents : Vous explorez et déployez les cas d’usage liés à l’IA Générative pour transformer nos processus internes et la relation client. Concrètement, vous pilotez des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation). Par exemple, vous pourrez lancer des MVP d’agents pour automatiser l’analyse de documents complexes, assister les équipes internes (Audit, Marketing…) ou enrichir le support client. Vous définissez les objectifs et indicateurs de succès de ces projets, supervisez les étapes de prototypage et de déploiement en production, et veillez à mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions. Vous aurez aussi à cœur d’évaluer et optimiser les performances de ces agents (cohérence des réponses, pertinence, diversité), en vous appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses). L’enjeu est de concrétiser les promesses de l’IA générative tout en garantissant un usage responsable et efficace pour l’entreprise.

Chef de projets Industrie 4.0 Rôle et Responsabilités : Sous la hiérarchie de la Responsable Digital de l’entreprise, le chef de projet Industrie 4.0 aura la responsabilité de déployer une partie du programme de transformation digital de l’entreprise. Ses missions seront variées. Elles passeront par la mise en place d’outils d’aide à la prise de décision en temps réel, d’outils d’optimisation de la planification d’ateliers industriels ou d’outils de digitalisation de la maintenance prédictive. Il/Elle sera autonome sur les thématiques comme le machine learning, le digital twin, la création d’agents d’intelligence artificielle et la digitalisation des diagnostiques de maintenance prédictive. Il/Elle aura eu l’occasion de mettre en place des systèmes de vision (caméra thermique, capteurs…) et travailler dans l’environnement SAP. Période de mission envisagée : Septembre 2025 à Décembre 2026 |Langue : Anglais | Lieu : Saint Dizier" Renouvellement possible

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Dans le cadre d’un programme stratégique au sein d’un grand groupe international du secteur de l’énergie, nous recherchons un Consultant DevOps expérimenté spécialisé en Infrastructure as Code (Terraform) et en environnements cloud Azure & AWS , avec une forte appétence pour les sujets GenAI et automatisation avancée . Contexte de la mission Vous interviendrez au sein d’une équipe en charge de la définition, industrialisation et maintien des standards d’Infrastructure as Code dans un environnement cloud multi-provider (Azure & AWS). L’objectif est d’ accélérer la production et la maintenance des infrastructures en s’appuyant sur des approches innovantes, notamment via des agents intelligents de génération de code . Missions principales Maintenir et faire évoluer les standards IaC (Terraform) à l’échelle groupe Assurer le support niveau 3 sur les problématiques d’infrastructure Gérer les incidents et problématiques liés aux déploiements, migrations et opérations cloud Concevoir et développer des building blocks réutilisables Garantir les bonnes pratiques DevOps et IaC Développer des agents spécialisés (type GenAI / code assistants) pour automatiser les usages Contribuer à la mise en place d’outils de suivi de performance et KPI (usage GitHub, adoption des composants) Participer à l’optimisation des workflows DevOps et à l’industrialisation globale Environnement technique Cloud : Azure & AWS IaC : Terraform (expertise attendue) CI/CD & versionning : GitHub AI / Dev tooling : GitHub Copilot, Claude, agents IA Approche : DevOps, automatisation, platform engineering

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA

Mission principale Concevoir, industrialiser et gouverner l’intégration de l’IA (agents, copilotes, automatisation) dans l’ensemble du Software Development Lifecycle (SDLC) , afin d’améliorer la productivité, la qualité et la scalabilité des développements. Responsabilités 🔹 Architecture & Gouvernance Définir des architectures data et modèles de gouvernance pour l’IA Garantir sécurité, conformité (EU AI Act) et auditabilité Participer aux revues d’architecture (scalabilité, maintenabilité) 🔹 AI & SDLC Développer et maintenir des AI Agents intégrés au pipeline SDLC Intégrer les pratiques d’IA dans : design, dev, test, CI/CD, maintenance Définir une roadmap claire autour des agents et outils IA 🔹 DevOps / CI/CD Intégrer les solutions IA dans les pipelines CI/CD (ex : GitHub Actions, GitLab CI) Appliquer les principes DevSecOps et AI-by-design Collaborer avec équipes DevOps, Data, Sécurité et Produit 🔹 Performance & Monitoring Suivre l’usage, la performance et la valeur des outils IA Définir et piloter des KPI de productivité et qualité 🔹 Enablement & Coaching Former et accompagner les équipes (workshops, documentation) Promouvoir les bonnes pratiques de développement augmentées par l’IA

Le Technical Lead IA jouera un rôle structurant pour garantir cohérence technique, industrialisation et excellence DevOps au sein de la plateforme. h3. a. Piloter l’architecture technique de la plateforme • Définir et maintenir l’architecture agentique (Registry, Gateway/MCP, workflows, sécurités, modèles de qualification). • Assurer cohérence, robustesse, maintenabilité et alignement transverse avec les équipes IAP, MTA, Data et SSI. h3. b. Animer et structurer l’équipe de développeurs • Encadrer une équipe de développeurs et instaurer les bonnes pratiques (clean code, revue, qualité, documentation, sécurité). • Organiser les rituels techniques et accompagner la montée en compétence h3. c. Renforcer l’industrialisation, le DevOps et le run • Mettre en œuvre et piloter les environnements Kubernetes, MCP, orchestrateurs et connecteurs. • Définir et opérer la chaîne CI/CD (tests, scans, packaging, déploiements, observabilité). • Implémenter les normes : GOPROD, DORA, sécurité, monitoring Datadog/Grafana, logging distribué. • Garantir scalabilité, résilience, observabilité et conformité SSI. h3. d. Appuyer le delivery et la qualification des agents • Participer aux ateliers techniques, PI Planning, System Demos. • Contribuer au processus de qualification des agents IA (création → test → industrialisation → run). • Accompagner les équipes builders et métiers dans l’intégration en production • Pilotage technique transverse, capacité à fédérer et clarifier les responsabilités. • Maîtrise des architectures orientées agents : Registry, Gateway, MCP, outils associés. h3. DevOps / SRE • Compétences cloud, conteneurs, CI/CD, observabilité, automatisation. • Industrialisation d’environnements critiques, monitoring avancé, optimisation de pipelines. h3. Sécurité & Gouvernance IA • Connaissance approfondie des règles SSI, IA Act, propagation sécurisée des tokens. • Maîtrise AuthN/AuthZ (OIDC/JWT) et doctrines DevSecOps. h3. Communication & Transversalité • Pratique avancée de la documentation structurée (guidelines, playbooks, runbooks). • Excellente communication avec architectes, produits, DevOps, Data, SSI. h3. Infrastructure & Cloud • Kubernetes (on prem & cloud), Helm, RBAC, Secrets Management. • AWS / Azure. • Terraform / Ansible. h3. Orchestration agentique • MCP Servers, Agent Registry, Agent Gateway. • Frameworks agents : Dust, Mistral, Dataiku. h3. DevOps / CI/CD / Observabilité • GitLab CI, Jenkins, Sonar, Artifactory/Nexus. • Docker, optimisation d’images. • Datadog, Grafana, Prometheus, logging distribué. h3. Sécurité • Keycloak, OIDC, JWT. • Scans de sécurité, politiques DevSecOps. h3. Langages & intégration • Python expert (FastAPI, Langgraph, Langchain, Pydantic, asyncio). • Compétences Fullstack (Python, Java, Angular) • YAML / JSON / OpenAPI. • Kafka ou autres bus d’événements

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Développeur Centura / OpenText Gupta avec maîtrise du développement assisté par IA Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence FDU/DCG/5274 dans l'objet de votre message Contexte de la mission Notre client est un grand groupe européen opérant une chaîne de télévision linéaire 24h/24 ainsi qu'une plateforme non linéaire de streaming et de vidéo à la demande disponible en plusieurs langues. Dans ce contexte, le client recherche des profils expérimentés pour assurer la maintenance et l'évolution de services back-end construits sur des technologies legacy (OpenText Gupta / Centura), au sein d'un environnement d'ingénierie structuré et orienté qualité. Missions principales Participation à la maintenance, à l'évolution et au reverse-engineering de services back-end existants Analyse approfondie de bases de code legacy et formulation de retours constructifs Développement et maintien de la logique base de données (requêtes SQL, procédures PL/SQL, Oracle) Intégration et évolution des API dans le respect des bonnes pratiques d'architecture Utilisation obligatoire d'agents de codage IA (Cursor, Copilot ou équivalent) pour automatiser le refactoring et le développement de fonctionnalités Rédaction de prompts complexes pour le reverse-engineering de logique legacy et la génération de code Supervision humaine responsable des outputs générés par IA avant intégration dans les bases de code Synchronisation quotidienne du code produit avec l'environnement de versioning du client Livrables attendus Fonctionnalités décrites dans les user stories du client, déployées et installées sur l'infrastructure désignée (système d'exploitation, base de données, serveur web) Ensemble des classes et scripts nécessaires à l'intégration fluide du travail produit dans le système d'intégration continue Scripts de surveillance, de test de charge, d'administration et de déploiement nécessaires au bon fonctionnement de la solution livrée Commentaires inline clairs sur l'objectif et la responsabilité de chaque classe et méthode Documentation complète rédigée en anglais et maintenue dans l'outil de wiki interne (Confluence) Exigences de disponibilité opérationnelle Utilisation quotidienne obligatoire des outils de gestion de projet du client (JIRA, Tempo, Confluence) Synchronisation quotidienne du code produit avec le dépôt GitHub du client Suivi du temps via l'outil de reporting interne (JIRA / Tempo)

Contexte du besoin : Le client cherche à structurer ses projets de valorisation des données et d’innover au travers de l’accès à différentes IA. L’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA, est à ce titre, en charge de la mise en œuvre. l’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA est en charge : - de gouverner l’utilisation des IA au sein de l’entreprise - de définir une stratégie d’utilisation des IA génératives en fonction des risques ou de contraintes portées par les données sources - d’optimiser les coûts d’utilisation à tout moment dans un contexte Cloud (FINOPS / MLOPS) - de mettre en place une chaîne CI/CD des projets IA MISSIONS Au sein de l’équipe ""Gouvernance et Mise en oeuvre de l'IA"" composée de 6 personnes, l'assistance technique a pour objectifs d'effectuer la maintenance corrective et évolutive du portail IA . Une bonne partie de nos utilisateurs étant non techniques et peu familiarisés avec l'IA, il lui sera demandé d'aider à la réalisation ou à la mise au point des prompts à partir des besoins exprimés par les utilisateurs. Il sera amené à prendre en charge les tickets d'incidents ou d'assistance de niveau 1 (voire 2 selon profil) aux utilisateurs du portail. Cette mission pourra impliquer de collaborer avec d'autres compétences d’experts techniques ou fonctionnels, en dehors de l'équipe, en fonction des thématiques traitées. Un bon relationnel est indispensable afin de savoir prêter assistance à utilisateurs non technique, notamment en sachant adapter son discours et aider à la rédaction de la documentation. TACHES - La maintenance adaptative et corrective de la partie Front du portail IA : o en mettant à jour ou en améliorant le catalogue d’assistant IA existant en fonction des besoins utilisateurs o en proposant des pistes d'améliorations à apporter aux IHM pour améliorer l'expérience utilisateur - La maintenance corrective de la partie Back du portail IA permettant : o la création et l'exposition de nouveaux assistants IA par les utilisateurs avec contrôles d'accès o la maintenance et l'évolution des mécanismes de supervision et de suivi de consommation d'IA par les utilisateurs o la maintenance et l'évolution des mécanismes d'exposition des assistants IA en API pour utilisation par les applicatifs métiers - La réalisation d’assistants IA préconfigurés en fonction des types de besoins remontés par les ambassadeurs IA et les utilisateurs non techniques o en réalisant des assistants IA à partir d'expressions de besoins fournis o en apportant des améliorations à l'ingestion de documents ou de bases de connaissances afin d'améliorer la qualité des réponses en sortie des assistants ou agents IA o en proposant des améliorations des prompts utilisateurs pour améliorer la précision du résultat ou diminuer les coûts - L'assistance technique et la résolution d'incidents en cas de remontée de dysfonctionnements de la plateforme (support niveau 1 & 2 selon profil) o en analysant la cause du dysfonctionnement à partir des logs applicatives (avec escalade vers les autres membres de l'équipe au besoin) o en proposant des mises à jour du parcours d’accueil et d'accompagnement des utilisateurs afin de limiter les causes de remontées des utilisateurs o la mise à jour de la FAQ en fonction des retours des utilisateurs" PROFIL : Une expérience significative d'environ 6 mois de RAISE, ou de sa stack applicative, est un prérequis indispensable au démarrage de la mission (Python, React, Langchain, LangGraph, LangFuse, FastAPI, Celery/Redis, RAGAS, Docling (PDF/OCR), Docker)

Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement

Contexte l’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA est en charge : - de gouverner l’utilisation des IA au sein de l’entreprise - de définir une stratégie d’utilisation des IA génératives en fonction des risques ou de contraintes portées par les données sources - d’optimiser les coûts d’utilisation à tout moment dans un contexte Cloud (FINOPS / MLOPS) - de mettre en place une chaîne CI/CD des projets IA MISSIONS Au sein de l’équipe ""Gouvernance et Mise en oeuvre de l'IA"" composée de 6 personnes, le concepteur a pour mission de concevoir et mettre en oeuvre les améliorations à apporter au portail IA afin de répondre aux besoins de ses utlilisateurs. A ce titre il sera chargé, en lien avec le chef de projet et l'architecte IA, de mettre en oeuvre les pistes d'améliorations et de les documenter afin de permettre ensuite leur maintenance par les développeurs de l'équipe. Il sera amené à proposer des pistes techniques ou fonctionnelles d'améliorations, ou a les mettre en oeuvre, suite à des dysfonctionnements ou des manques remontés par les utilisateurs. Il sera aussi en charge, en lien avec le chef de projet, de versionner la prise en compte des modifications et de veiller au bon déploiement et à la bonne recevabilité par les utilisateurs du portail IA. Cette mission pourra impliquer de collaborer avec d'autres compétences d’experts techniques ou fonctionnels, en dehors de l'équipe, en fonction des thématiques traitées. Un excellent relationnel est indispensable afin de savoir prêter assistance à des utilisateurs non technique, notamment en sachant adapter son discours afin de faire comprendre ses idées et être en capacité d'assurer un support technique aux utilisateurs. TACHES - La mise en oeuvre et l'amélioration des fonctionnalités de la partie Front du portail IA permettant : o un accès sécurisé au catalogue d’assistant IA existant en fonction du profil de l’utilisateur o un parcours d’accueil pour les nouveaux utilisateurs ainsi qu’un accès à des modules de formation de type webinaire o un accès à une FAQ - La mise en oeuvre et l'amélioration des fonctionnalités de la partie Back du portail IA permettant : o la création et l'exposition de nouveaux assistants IA par les utilisateurs avec contrôles d'accès o la maintenance et l'évolution des mécanismes de supervision et de suivi de consommation d'IA par les utilisateurs o la maintenance et l'évolution des mécanismes d'exposition des assistants IA en API pour utilisation par les applicatifs métiers - L'aide aux utilisateurs pour concevoir leurs bases de connaissances et optimiser leur prise en compte par les mécanismes de RAG de la plateforme : o en aidant à la conception et à la mise en oeuvre de pipelines d'ingestions optimisés en fonction du type de documents en entrée et de leur volumétrie o en aidant à la conception et à la mise en oeuvre de fonctionnalités permettant de tracer la qualité des données ingérées et la qualité des réponses restituées o en aidant à la conception et à la mise en oeuvre de mécanismes de contrôles du profil utilisateur et des droits d’accès aux informations restituées par un assistant ou un agent IA o en aidant à la conception et à la mise en oeuvre de solutions de bases de connaissances spécialisées, externes ou intégrées au portail IA (protocole et mécanismes d'ingestion des mises à jour au fil de l'eau ou à intervalles réguliers) - La livraison des évolutions de la plateforme IA, en lien avec le chef de projet, dans ses quatres environnements o en assurant le versionning applicatif et le déploiement o en maintenant à jour la documentation de chaque version pour permettre au chef de projet de communiquer sur les évolutions apportées à la plateforme o en définissant et mettant en oeuvre les tests permettant de valider le déploiement d'une version o en assurant au besoin la correction à chaud ou le retour arrière en cas de défaut constaté suite à un déploiement - La conception et la réalisation d’assistants IA ""modèle"" préconfigurés en fonction des besoins spécifiques remontés par les ambassadeurs IA et les utilisateurs non techniques - L'assistance technique et la résolution d'incidents en cas de remontée de dysfonctionnements de la plateforme (support niveau 2 & 3 selon profil PROFIL Une expérience significative de RAISE, ou de sa stack applicative dans un autre contexte, est un prérequis indispensable au démarrage de la mission (Python, React, Langchain, LangGraph, LangFuse, FastAPI, Celery/Redis, RAGAS, Docling (PDF/OCR), Docker)."

CONTEXTE L’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA est en charge : - de gouverner l’utilisation des IA au sein de l’entreprise - de définir une stratégie d’utilisation des IA génératives en fonction des risques ou de contraintes portées par les données sources - d’optimiser les coûts d’utilisation à tout moment dans un contexte Cloud (FINOPS / MLOPS) - de mettre en place une chaîne CI/CD des projets MISSIONS Au sein de l’équipe ""Gouvernance et Mise en oeuvre de l'IA"" composée de 6 personnes, l'architecte logiciel aura pour objectifs d'adapter l'architecture du portail IA et d'aider à la mise en oeuvre des améliorations à apporter au portail IA afin de répondre aux besoins de ses utlilisateurs. A ce titre il sera chargé, en lien avec le chef de projet, de proposer des pistes techniques ou fonctionnelles d'améliorations à partir de la stack technique Open source de RAISE. Il sera en charge de mettre en oeuvre ces pistes et de les documenter afin de permettre ensuite leur maintenance par les concepteurs développeurs de l'équipe. Il sera aussi en charge de prendre en compte les impacts techniques liés aux décisions de la gouvernance IA en réalisant les études d'impacts en cas de modifications structurantes pour le portail IA. Enfin, il sera en charge au sein de l'équipe ""Gouvernance et Mise en oeuvre de l'IA"" et en lien avec les équipes chargées de l'intégration des environnements et de la supervision de la production, de mettre en oeuvre et de maintenir la chaîne CI/CD permettant de délivrer le portail IA. Cette mission pourra impliquer de collaborer avec d'autres compétences d’experts techniques ou fonctionnels, en dehors de l'équipe, en fonction des thématiques traitées. Un excellent relationnel est indispensable afin de savoir prêter assistance à des utilisateurs non technique, notamment en sachant adapter son discours afin de faire comprendre ses idées et être en capacité d'assurer la rédaction de la documentation du portail IA. - De concevoir les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique de la partie Front du portail IA permettant : o un accès sécurisé au catalogue d’assistant IA existant en fonction du profil de l’utilisateur o un parcours d’accueil pour les nouveaux utilisateurs ainsi qu’un accès à des modules de formation de type webinaire o un accès à une FAQ - De concevoir les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique de la partie Back du portail IA permettant : o la création et l'exposition de nouveaux assistants IA par les utilisateurs avec contrôles d'accès o la maintenance et l'évolution des mécanismes de supervision et de suivi de consommation d'IA par les utilisateurs o la maintenance et l'évolution des mécanismes d'exposition des assistants IA en API pour utilisation par les applicatifs métiers - De concevoir les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique des mécanismes de RAG de la plateforme : o en concevant les architectures possibles de pipelines d'ingestions optimisés en fonction du type de documents en entrée et de leur volumétrie o en concevant et aidant à maintenir les mécanismes de la plateforme permettant de tracer la qualité des données ingérées o en concevant et aidant à maintenir les mécanismes de contrôles du profil utilisateur et des droits d’accès aux informations restituées par un assistant ou un agent IA o en participant à la définition des besoins en solutions de bases de connaissances spécialisées, externes ou intégrées au portail IA, en définissant le protocole et les mécanismes d'ingestion des mises à jour au fil de l'eau ou à intervalles réguliers. - Définir ou faire évoluer la chaîne CI/CD permettant de livrer les évolutions du portail IA dans ses quatres environnements (en lien avec les autres équipes en charge de cette problématique à la DSI) o en assurant le paramétrage et la mise en oeuvre de la chaîne sur le cloud AZURE dans une logique DEVOPS o en maintenant à jour la documentation o en sécurisant les mécanismes de tests permettant de valider le déploiement d'une version ou pour garantir le retour arrière en cas de défaut constaté - La conception et la réalisation de prototypes d’assistants IA ""modèle"" préconfigurés en fonction des besoins spécifiques remontés par les ambassadeurs IA et les utilisateurs non techniques - L'assistance technique et la résolution d'incidents en cas de remontée de dysfonctionnements de la plateforme (support niveau 2 & 3) - La mise à jour et l'amélioration de la documentation de la plateforme IA PROFIL Une expérience significative de RAISE, ou de sa stack applicative dans un autre contexte, est un prérequis indispensable au démarrage de la mission (Python, React, Langchain, LangGraph, LangFuse, FastAPI, Celery/Redis, RAGAS, Docling (PDF/OCR), Docker)."