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Dans le cadre de la modernisation de ses outils d’aide à la décision financière, le client souhaite concevoir et déployer une plateforme SaaS basée sur des agents IA spécialisés , capable de répondre de manière fiable, contextualisée et experte aux problématiques financières. L’objectif est de permettre à des profils financiers (contrôle de gestion, finance d’entreprise, audit, risk, M&A, etc.) de brancher leurs propres données (structurées et non structurées) et d’interagir avec des agents IA experts du domaine financier , capables de raisonner, dialoguer entre eux (Agent-to-Agent) et produire des réponses exploitables métier. 2. Périmètre de la mission Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de conception et de mise en œuvre de la solution : Conception & Architecture Définition de l’architecture globale d’une plateforme IA orientée agents (multi-agents, Agent-to-Agent). Conception d’agents spécialisés par domaine financier (ex. : reporting financier, analyse de performance, risques, cash management, consolidation, etc.). Mise en place d’une architecture SaaS sécurisée , scalable et multi-clients. IA & Data Intégration de modèles de langage (LLM) et d’agents conversationnels spécialisés. Mise en œuvre de mécanismes de RAG (Retrieval Augmented Generation) sur données financières. Gestion de l’ingestion de données (CSV, Excel, bases SQL, APIs, documents financiers). Garantir la traçabilité, l’explicabilité et la fiabilité des réponses produites. Agent-to-Agent Conception de scénarios de collaboration entre agents (ex. : un agent analyse, un autre valide, un autre synthétise). Orchestration des échanges entre agents selon les cas d’usage métier. Mise en place de règles de contrôle, de priorisation et de validation. Sécurité & Conformité Gestion des droits d’accès aux données. Séparation stricte des environnements et des données clients. Prise en compte des enjeux de conformité (RGPD, confidentialité financière). Livraison Développement de POC puis MVP. Contribution à la roadmap produit. Documentation technique et fonctionnelle. Transfert de compétences aux équipes internes. 3. Livrables attendus Architecture cible de la solution (technique et fonctionnelle). Modèles d’agents IA spécialisés Finance. POC opérationnel puis MVP. Documentation (architecture, agents, flux de données). Recommandations pour l’industrialisation et le passage à l’échelle. Plan de sécurité et de gouvernance des données. 4. Profil recherchéCompétences clés (obligatoires) Expertise confirmée en IA générative et systèmes multi-agents . Expérience concrète dans la conception d’agents IA spécialisés . Solide compréhension des enjeux financiers (finance d’entreprise, contrôle de gestion, reporting, risk, audit…). Maîtrise des approches RAG , prompt engineering avancé et orchestration d’agents. Capacité à concevoir une solution SaaS orientée produit. Compétences techniques attendues Langages : Python (obligatoire). Frameworks IA / agents (LangChain, LlamaIndex, AutoGen ou équivalent). APIs, micro-services, architecture cloud. Bases de données SQL / NoSQL. Cloud public (AWS, Azure ou GCP). Bonnes pratiques DevOps (CI/CD). Compétences complémentaires appréciées Expérience en fintech, banque, assurance ou cabinet de conseil financier . Connaissance des problématiques de data finance et de qualité des données. Expérience en POC, MVP et produits IA innovants. 5. Expérience & formation Minimum 5 ans d’expérience en IA / data / ingénierie logicielle. Expérience significative sur des projets IA appliquée à des cas métiers complexes . Formation supérieure (Bac+5) en informatique, data science, ingénierie ou équivalent.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist IA / LLM" pour un client dans le secteur bancaire Description 🚀 Le Contexte : L'ère des Agents Autonomes Dans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels. Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django). 🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture 1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain : Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles). Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification). Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing). 2. Intégration et Backend (Django) : Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming). Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django. Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM. 3. RAG & Knowledge Management : Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes. Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers. 4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) : Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval). Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).

🏢 L’entreprise Notre client est un éditeur logiciel international du secteur financier, dont les solutions sont utilisées par de grandes institutions bancaires et d’investissement à travers le monde. Dans un contexte de forte accélération autour de l’IA générative, l’entreprise renforce son équipe IA afin de construire et industrialiser des briques GenAI directement intégrées au cœur de ses produits. 🎯 Contexte du recrutement L’IA générative n’est pas un sujet d’innovation ou de POC : elle fait partie intégrante de la roadmap produit. L’objectif du poste est de concevoir, implémenter et opérer des systèmes LLM robustes, utilisés en production par des clients, avec de fortes contraintes de qualité, de sécurité et de scalabilité. Nous recrutons un AI Engineering Lead très hands-on, orienté engineering logiciel, capable de prendre un rôle de référent technique au sein de l’équipe.

Nous recherchons un AI Engineer Azure confirmé pour le compte d’un grand groupe dans le cadre d’un projet stratégique autour de l’IA Générative . La mission consiste à concevoir et développer des solutions d’assistants IA en exploitant les services avancés de la plateforme Microsoft Azure . 🎯 Vos missions principales : Concevoir et développer des solutions IA Générative (LLM, RAG, Agents) dans Azure. Mettre en œuvre et exploiter les services Azure AI Foundry et Copilot Studio . Déployer des assistants IA répondant aux besoins métiers et intégrés aux outils internes. Développer et intégrer des modèles IA/ML personnalisés (fine-tuning, optimisation). Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour définir les cas d’usage et maximiser la valeur business. Contribuer à la mise en production et à l’orchestration des pipelines IA via Azure DevOps.

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Contexte de la mission Nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur des projets avancés autour de l’ IA générative et des LLM , en lien étroit avec les équipes techniques et produit. Responsabilités : Conception et optimisation de pipelines IA basés sur des LLM Développement de solutions de type RAG , agents et chaînes de raisonnement Utilisation de LangChain et LangGraph pour orchestrer les modèles Analyse et exploitation de données textuelles Évaluation des performances des modèles (qualité, biais, robustesse) Contribution aux choix d’architecture IA Stack technique : Python 3 Django (pour intégration applicative) LangChain LangGraph LLM & IA générative (embeddings, prompts, fine-tuning, RAG) Profil recherché : Expérience confirmée en Data Science / IA Forte appétence pour les LLM et l’IA générative Solide maîtrise de Python et des problématiques NLP Capacité à travailler sur des sujets complexes et exploratoires

Nous recrutons pour notre client, une startup à taille humaine spécialisée dans la santé numérique, qui développe des solutions logicielles à fort impact pour optimiser le quotidien des professionnels de santé. L'entreprise conçoit un produit d'aide à la décision basé sur une IA hybride, combinant modèles de langage avancés et logique métier issue de systèmes experts cliniques. Dans un contexte de croissance et de structuration technique, elle souhaite renforcer son équipe avec un Lead Développeur Python / IA confirmé, capable de porter techniquement le coeur du produit. Missions principales : - Concevoir, développer et maintenir les composants IA en Python, notamment autour du NLP et des LLMs. - Intégrer et exploiter des outils et frameworks liés aux LLMs (ex. LangChain, RAG, fine-tuning). - Travailler sur la transformation de règles métier et d'arbres de décision cliniques en systèmes exploitables par l'IA. - Contribuer à l'architecture technique de la plateforme (APIs, performance, scalabilité). - Garantir la qualité du code via tests, CI/CD et bonnes pratiques de développement. - Veiller à la sécurité et à la conformité des systèmes dans un contexte sensible (données de santé). - Assurer une veille technologique continue sur l'écosystème Python et IA. - Partager vos connaissances et accompagner la montée en compétences de l'équipe.

Notre client recherche un Ingénieur IA / LLM passionné pour une mission d'avant-garde : intégrer l'intelligence artificielle générative au cœur d'une plateforme d'infrastructure Cloud (IDP). Dans le cadre de ce projet innovant, vous serez chargé(e) de concevoir et développer des agents intelligents capables d'interagir avec l'infrastructure Azure et les outils DevOps. Vous travaillerez spécifiquement sur des implémentations basées sur le Model Context Protocol (MCP) et les modèles Claude (Anthropic) ou Azure OpenAI. Vos défis techniques et responsabilités : Développement d'Agents Autonomes (Agentic Workflow) : Vous concevrez des agents IA capables de comprendre des requêtes en langage naturel (ex: "Pourquoi mon déploiement a échoué ?", "Crée un nouvel environnement de dev") et d'exécuter des actions concrètes sur la plateforme. Vous utiliserez des frameworks modernes (LangChain, LangGraph ou solutions natives MCP) pour orchestrer ces interactions. Implémentation du Model Context Protocol (MCP) : Vous serez pionnier dans l'utilisation du standard MCP pour connecter les LLMs aux données et outils de l'entreprise. Vous développerez des connecteurs (servers MCP) sécurisés permettant à l'IA d'accéder aux logs, aux configurations Kubernetes et aux documentations techniques en temps réel, sans hallucination. Intégration AIOps : Vous collaborerez avec les équipes SRE pour analyser les patterns d'incidents. Vous entraînerez ou finerez (RAG - Retrieval Augmented Generation) les modèles pour qu'ils deviennent des assistants de niveau 1 pour le support opérationnel, capables de proposer des diagnostics et des remédiations automatiques. Architecture et Sécurité IA : Vous veillerez à ce que les interactions avec les LLMs respectent les normes de sécurité strictes (pas de fuite de secrets, contrôle d'accès RBAC). Vous optimiserez les coûts liés à l'utilisation des tokens et choisirez les modèles les plus adaptés (coût/performance) pour chaque tâche. Veille Technologique Active : Le domaine de l'IA générative évoluant à une vitesse fulgurante, vous devrez maintenir une veille constante sur les nouveaux modèles, les techniques de prompting avancées et les évolutions du protocole MCP pour maintenir la plateforme à l'état de l'art.