1) 🎯 Objet de la consultationLe présent Appel d'Offres vise à sélectionner un prestataire pour renforcer une squad IA existante au sein de notre entité. 👉 La squad est actuellement composée de 2 ingénieurs IA déjà en place. 👉 Le besoin porte sur 4 profils complémentaires, capable d'apporter une valeur immédiate en termes de : delivery, structuration, qualité, intégration SI Les travaux concernent la conception et le développement d'agents IA métiers s'appuyant sur une plateforme centralisée basée sur : LangChain / LangGraph services RAG observabilité, sécurité mécanismes d'intégration standardisés (MCP – Model Context Protocol ou équivalent) ➡️ Les profils attendus sont des développeurs orientés agents IA / intégration, et non des profils “infra IA / MLOps / entraînement de modèles”. 2) 🧭 Contexte & enjeuxL'entité souhaite accélérer la livraison de cas d'usage IA concrets en s'appuyant sur une architecture mutualisée. 🔎 Spécificité du contexte👉 À date, la squad développe principalement des agents IA orientés “knowledge” (RAG / assistance conversationnelle) permettant de faciliter l'accès à l'information et d'assister les utilisateurs dans leurs activités. Ces agents sont intégrés : dans Microsoft Teams dans une interface web dédiée 👉 Les interfaces utilisateurs (Teams / frontend web) sont gérées par une équipe dédiée. ➡️ La squad se concentre sur : la logique agent les capacités IA les intégrations avec les systèmes 📌 Nature des cas d'usage actuelsassistants métiers copilotes basés sur la connaissance chatbots internes enrichis (RAG) 👉 Une attention particulière est portée sur : la pertinence des réponses la gestion du contexte conversationnel la qualité et traçabilité des informations 🔮 Évolution cible👉 À moyen terme, les agents pourront évoluer vers : automatisation de workflows orchestration d'actions interaction avec des systèmes techniques (PaaS / IaaS / CaaS) ➡️ Le profil recherché doit être à l'aise : sur les agents “knowledge” actuels et capable de monter vers des agents hybrides (conversation + action) 🎯 Enjeux du renfortAccélérer le delivery Fiabiliser les développements Structurer les pratiques (patterns, tests, qualité) Améliorer les intégrations (tools, MCP, SI) Gérer les dépendances (plateforme IA, équipes métiers) 👉 Dans un environnement contraint : sécurité traçabilité conformité 3) 🧩 Périmètre de la prestation✅ InclusDéveloppement d'agents IA (mono / multi-agents) Implémentation de : tool-calling RAG gestion de contexte Intégration SI : APIs services internes bases de données Mise en œuvre de : MCP ou équivalent connecteurs / adapters Qualité : tests observabilité documentation Contribution aux standards de la squad Collaboration avec : équipe Plateforme IA développeurs IA existants ❌ ExclusEntraînement / fine-tuning de modèles Gestion de l'infrastructure Administration technique lourde 4) 👥 Organisation cible📌 Squad existante : ✅ 2 développeurs IA 🔍 1 profil attendu 🎯 Objectif : Renforcer une équipe déjà opérationnelle 👉 Attendus : intégration rapide collaboration étroite apport structurant 💡 Séniorité attendue : confirmé++ à senior 5) 🧑💻 Description du rôleA. Développement d'agents IA 🤖Concevoir des agents orientés : chatbot interne assistant RAG copilote métier Implémenter : gestion du contexte conversationnel logique de raisonnement structuration des réponses Développer des tools sécurisés : appels API accès DB services internes B. RAG & gestion de la connaissance 📚Exploiter les services RAG Ajuster les stratégies de récupération Améliorer : pertinence précision explicabilité Gérer : hallucinations incohérences C. Intégration SI & MCP 🧩Intégrer les agents dans le SI existant Concevoir / utiliser : tools services internes connecteurs MCP ou équivalents 👉 Activités clés : structuration des échanges orchestration agent ↔ tools ↔ SI sécurisation traçabilité D. Exposition des agents ⚙️Les agents sont intégrés via : Microsoft Teams interface web 👉 Les couches UI sont gérées par une autre équipe. ➡️ La squad est responsable de : la logique agent les capacités IA les interactions SI 👉 L'exposition ne repose pas principalement sur des APIs REST classiques, mais sur les mécanismes natifs des frameworks agentiques. E. Qualité & industrialisation ✅Tests : unitaires intégration tests agents (prompt / comportement) Definition of Done Documentation Support au run F. Collaboration & structuration 🤝Travail avec les 2 dev existants Revue de code Partage de pratiques Contribution aux patterns : agents tools MCP 6) 🧠 Compétences techniques requises✅ IndispensablesPython (maîtrise solide) Expérience en développement d'agents IA ou logique équivalente : orchestration tool-calling gestion de contexte Framework agentique : LangChain / LangGraph fortement attendu Intégration SI : APIs services bases de données Bonnes pratiques : structuration logs tests Git
Contexte de la mission :Dans le cadre de l'accélération de ses projets autour de l'Intelligence Artificielle, notre client, acteur majeur de la gestion d'actifs, recherche un Développeur Full Stack Senior afin de concevoir et développer des applications intégrant des composants d'IA générative destinées à automatiser les processus des équipes Cyber. Vous rejoindrez une équipe Sécurité transverse et participerez au développement de solutions innovantes, robustes et sécurisées, depuis leur conception jusqu'à leur mise en production. Vos missions :Au sein de l'équipe Cyber, vous interviendrez notamment sur : Analyse et cadrage technique des cas d'usage IA avec les équipes métiers. Conception d'architectures applicatives simples, évolutives et sécurisées. Développement Full Stack : Backend Python (FastAPI ou Django) Frontend Angular API REST Base de données PostgreSQL Intégration de composants d'IA générative : API LLM LangChain / LangGraph RAG Embeddings Vector Database lorsque nécessaire Mise en production des développements. Rédaction de la documentation technique. Participation aux phases de tests, d'amélioration continue et de support aux utilisateurs. Contribution aux bonnes pratiques de sécurité et de qualité logicielle.
Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Testeur modèles IA. Tester des modèles d'IA, des systèmes pilotés par l'IA et des applications centrées sur les données - Conception de cas de tests pour les systèmes dynamiques/pilotés par l'IA - Conception de cas de tests spécifiques par niveau (code, data, modèle LLM, pipeline) - Dossier d'évaluation de la précision, de l'explicabilité et du biais du modèle utilisé - Dossier d'évaluation de l'impact éthique de la dérive des données - Cahiers de tests d'IA sur des cas particuliers Python, Langchain Eval, RAGAS, LangFuse, outils de tests (PyTest, TensorFlow, MLFlow, Azure ML etc…) Conception de cas de tests Biais, équité et explicabilité en IA
Pour un grand acteur des services financiers, nous recherchons un(e) Tech Lead Agentic AI pour piloter la transformation d'une plateforme stratégique dédiée à l'Asset Management. 🎯 Objectif : définir l'architecture de solutions Agentic AI, piloter les équipes techniques et accélérer le déploiement de services basés sur les LLM dans un environnement Cloud moderne. 🚀 Vos missions✔️ Définir l'architecture des solutions Agentic AI (LLM, RAG, Vector DB, LangChain…) ✔️ Piloter la roadmap technique et coordonner plusieurs squads Agile ✔️ Concevoir des architectures orientées microservices, API et event streaming (Kafka) ✔️ Mettre en place les pratiques CI/CD, DevOps et MLOps pour les solutions IA ✔️ Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des modèles IA ✔️ Optimiser les performances des pipelines de données et des modèles LLM ✔️ Accompagner les équipes via le mentoring, les revues d'architecture et les bonnes pratiques
Mission : Projeter, définir et piloter le développement du SI dans son ensemble. S'appuyer sur la stratégie de l'entreprise, notamment en matière de sécurité et de risques. Définir une architecture agile, pérenne et évolutive Piloter les développements, etc... Environnement technique : - Data Models, Data Lineage, …. - Maîtrise des techniques de l'environnement Data; Big Data; Analytics, - DataViz - Expertise en architecture SI - Expertise en architecture et modélisation BDD - Maitrise du SI de l'entreprise dans son ensemble : Afin de proposer la bonne solution pouvant s'intégrer dans le SI de l'entreprise, etc... Les missions sont: 1- Conception et développement d'agents autonomes avec LangGraph : - Architectur des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d'usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d'agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).
Chez nous, l'innovation n'est pas simplement un mot à la mode ; elle est au cœur de notre ADN et guide chaque aspect de notre activité. Au cours des deux dernières années, nous avons consolidé notre position de leader dans le domaine de l'intelligence artificielle générative (GenAI), en lançant avec succès de nombreux services et solutions GenAI. Ces initiatives ont connu une adoption remarquable et continue à travers l'entreprise, établissant fermement notre groupe comme un leader mondial dans l'exploitation des technologies d'Intelligence Artificielle les plus avancées. Nous sommes maintenant prêts pour la prochaine étape : évoluer vers une plateforme agentique complète. Cette transformation stratégique permettra non seulement de renforcer nos équipes, mais aussi de rendre ces outils puissants plus accessibles et plus impactants pour tous les collaborateurs du groupe. Notre ambition est claire : accélérer la transformation de l'ensemble du groupe grâce à des solutions IA innovantes et performantes. Ce projet exige une passion évidente pour l'IA, une curiosité insatiable pour les dernières avancées, ainsi qu'un enthousiasme proactif pour explorer les nouvelles tendances, qu'elles soient techniques ou réglementaires. Votre rôle : Consultant Plateforme Agentique GenAI En tant que Consultant Plateforme Agentique GenAI au sein de l'équipe Tech Data & AI, vous jouerez un rôle clé dans la construction de notre avenir. Vous serez à l'interface entre innovation et mise en œuvre, en pilotant l'adoption et le succès de notre plateforme agentique sur plusieurs axes stratégiques : Conseil stratégique & accompagnement : agir en tant que consultant interne de confiance, en guidant les équipes tout au long du cycle de vie de leurs projets GenAI – de la conception initiale à l'intégration et au support continu. Définition des règles & standards : concevoir et établir des lignes directrices et des standards techniques solides, favorisant le développement rapide, scalable et sécurisé de solutions GenAI à l'échelle de l'entreprise. Autonomisation du développement : piloter la création de kits de développement intuitifs et prêts à l'emploi, permettant aux équipes internes de concevoir et déployer des applications GenAI avec rapidité, efficacité et cohérence. Adoption fluide : concevoir et mettre en place des processus d'onboarding performants garantissant une adoption simple, engageante et réussie pour les nouveaux utilisateurs dès le premier jour. Innovation continue : rechercher, évaluer et promouvoir les fonctionnalités GenAI les plus avancées du marché, afin de rester à la pointe des tendances technologiques et de maintenir un avantage compétitif. Compétences et expérience requises Pour réussir dans ce rôle, vous disposerez d'une solide expertise : Expérience confirmée : minimum 2 ans d'expérience pratique en tant que consultant en systèmes d'information, avec un parcours prouvé en intelligence artificielle, notamment dans le domaine GenAI. Maîtrise de GenAI sur GCP : connaissance pratique des services GenAI de Google Cloud Platform (GCP), incluant une bonne compréhension des outils et concepts tels que ADK, Agent Engine, Memory Bank, Session Agent Engine, Evaluation et Retrieval Augmented Generation (RAG Engine, Vertex AI Search). Communication internationale : un bon niveau d'anglais est indispensable pour collaborer efficacement avec des équipes internationales et interagir avec des parties prenantes variées. Collaboration et influence : excellentes qualités relationnelles, capacité à communiquer, esprit d'équipe et aptitude à favoriser l'adoption et la réussite collective.
Contexte de la mission Au sein de l'international Digital Factory, nous amorçons une transformation profonde de nos processus de delivery pour passer d'un modèle traditionnel à une "Agentic Factory". L'objectif est d'intégrer massivement l'IA agentique au cœur du cycle de vie de nos applications pour atteindre trois objectifs industriels : une documentation technique nativement auto-mise à jour, une couverture de tests automatisés proche de 100%, et un saut historique en matière de productivité et de qualité logicielle. Le premier jalon critique de cette transformation sera l'application immédiate de ces méthodes sur un cas concret et urgent : la reprise en main, la cartographie et la rétro-documentation flash d'une application stratégique complexe en phase de transition RH. Nous recherchons un Architecte IA Senior / Ingénieur IA capable de concevoir cette vision cible tout en délivrant des résultats opérationnels dès ses premiers jours. Missions principales 1. Phase 1 : Sauvetage Tactique et Reverse-Engineering (Urgence Immédiate) Déployer et configurer des environnements d'IA agentique pour le code (type Cursor Enterprise, Claude Code, ou équivalents sécurisés) pour indexer 100% des repositories d'une application stratégique en transition. Automatiser la création de cartographies de dépendances, de schémas d'architecture dynamiques (Mermaid/UML) et de fiches de sûreté technique. Mettre en place un pipeline d'ingestion (LLM/RAG) pour traiter, structurer et rendre interrogeables les sessions de transfert de compétences (transcriptions vidéo, wikis, tickets). 2. Phase 2 : Initialisation de l'Agentic Factory (Moyen Terme) Zéro Dette de Documentation : Concevoir et implémenter les workflows IA permettant de générer et de mettre à jour la documentation technique de manière totalement autonome à chaque commit/pull-request. Qualité Totale (Objectif 100% Tests) : Déployer des agents IA spécialisés dans la génération autonome de plans de tests, de tests unitaires et de bout en bout pour couvrir l'intégralité du patrimoine applicatif. Accélération des Devs : Accompagner et outiller nos hubs de développement (Inde, Mexique) dans l'adoption des agents de codage pour maximiser la vélocité et élever les standards de qualité du code. 3. Phase 3 : Gouvernance et Architecture Cible Définir la stack technologique de la future plateforme d'ingénierie assistée par IA de la Digital Factory. Évaluer, maquetter et arbitrer la solution industrielle cible en fonction de nos assets d'entreprise et des contraintes de sécurité (Scénarios : Databricks, Dataiku, LLM souverains ou outils managés Cloud).
La Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines. Talk to my Data est un agent conversationnel d'analyse de données déployé en production sur Agent Platform. Nous sollicitons une prestation pour prendre en charge et faire évoluer trois volets clés de la solution : La couche d'évaluation « LLM as a judge », en poursuivant la conception, l'industrialisation et le suivi des métriques de qualité des réponses de l'agent ; La maintenance de la plateforme, garantissant sa fi abilité, la correction des anomalies et la mise à jour des composants ; Les analyses LLM avancées, pour approfondir la compréhension du comportement de l'agent, identifi er les axes d'amélioration et fi abiliser les résultats. Objectif : assurer la continuité, la robustesse et la montée en qualité de la solution en production. Livrables : Framework d'évaluation LLM-as-a-judge maintenu et documenté (métriques, jeux de test, seuils de qualité) Maintenance corrective et évolutive de l'agent en production (correction d'anomalies, mises à jour) Analyses LLM approfondies avec recommandations d'amélioration
Vous souhaitez mettre l'IA générative au cœur de l'e-commerce à très grande échelle ? Rejoignez l'Analytics Factory pour concevoir et déployer le futur système agentique destiné à automatiser et accélérer la création de contenus d'animation commerciale. Informations clés : Localisation : Massy (3 jours/semaine sur site obligatoires) TJM : 500 € max Démarrage : ASAP Durée : Mission long terme (visibilité jusqu'au 06/07/2029) Le Challenge Technique : En binôme avec le Tech Lead et le Product Manager, votre objectif est de bâtir un écosystème d'agents autonomes capables d'extraire, de structurer et de mapper des données multi-sources non standardisées pour générer dynamiquement des briefs commerciaux. Vos Missions Principales : R&D et Développement d'Agents : Concevoir des workflows multi-agents et des protocoles de communication Agent-to-Agent (A2A). Extraction & Structuration de Données : Développer des pipelines LLM pour parser, nettoyer et structurer la donnée brute (fichiers Sheets, PDF, images). Intégration Cloud : Déployer, orchestrer et industrialiser vos solutions sur l'environnement Google Cloud Platform. Évaluation & Pilotage : Mettre en place des outils de monitoring et des pipelines d'évaluation de la performance des modèles.
Dans le cadre d'un projet à forte dimension SRE, DevOps et Intelligence Artificielle, nous recherchons un SRE DevOps confirmé IA AWS pour intervenir sur l'optimisation d'agents IA utilisés dans l'analyse des alertes et la Root Cause Analysis. Le consultant aura pour rôle de garantir la fiabilité du dispositif, de superviser le comportement des agents IA et de maintenir un haut niveau d'observabilité sur des environnements de production exigeants. Missions principales Déployer, superviser et optimiser des agents IA dédiés à la Root Cause Analysis. Intervenir sur des environnements AWS intégrant notamment AWS Bedrock, Knowledge Base, MCP et Strands Agents. Superviser le comportement des agents IA et améliorer leur efficacité dans les workflows d'analyse d'incidents. Mettre en place et maintenir l'observabilité via Prometheus, Alertmanager, Grafana, Thanos, Elastic et les outils APM. Investiguer les incidents, analyser les alertes et contribuer à l'amélioration continue des pipelines de RCA. Automatiser et fiabiliser les environnements de production cloud, CI/CD et conteneurisés. Participer à l'amélioration des runbooks, du monitoring et des processus de troubleshooting automatisé. Collaborer avec les équipes SRE, DevOps, Cloud, IA et production.
Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un acteur majeur du secteur des paiements, nous recherchons un Senior Python Engineer spécialisé en Intelligence Artificielle Générative (LLM). Vous interviendrez au sein d'une équipe dédiée au développement d'une plateforme IA générative en environnement on-premise. Le rôle est fortement orienté développement logiciel et architecture applicative : nous recherchons un profil capable de concevoir, développer et industrialiser des applications IA en production. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des applications backend Python intégrant des modèles de langage (LLM). Développer des APIs robustes avec FastAPI (ou frameworks équivalents). Concevoir des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) performantes. Mettre en œuvre les mécanismes d'ingestion documentaire, chunking, embeddings et recherche sémantique. Intégrer et orchestrer différents modèles LLM (GPT, Mistral, Claude ou équivalents). Développer des composants exploitables en production avec une approche qualité logicielle. Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. Mettre en place les pratiques de qualité : tests, revue de code, Clean Code, documentation technique. Compétences attendues TechniquesPython confirmé (développement applicatif backend) FastAPI / Flask / Django Développement d'API REST Architecture backend et microservices LLM : GPT, Mistral, Claude, OpenAI API, Anthropic API RAG (Retrieval-Augmented Generation) LangChain, LlamaIndex ou frameworks équivalents Embeddings et recherche sémantique Bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Weaviate, Chroma ou équivalent PostgreSQL / bases de données relationnelles Docker CI/CD Tests automatisés Git et pratiques de revue de code Savoir-êtreEsprit d'analyse et capacité à résoudre des problématiques complexes Autonomie et force de proposition Sens de la qualité logicielle Capacité à travailler dans un environnement exigeant Bon relationnel avec les équipes techniques et métiers Curiosité technologique et veille active sur les évolutions IA
CONTEXTE DE LA MISSION Au sein d'une direction Data, IA et Innovation d'un grand acteur du secteur de l'assurance, la direction SMART IA porte une initiative de transformation visant à industrialiser l'usage de l'intelligence artificielle sur les processus métiers. L'enjeu central est l'exploitation des corpus documentaires assurance via des agents IA spécialisés, déployés sur la solution interne SMART Chat (basée sur la solution open source Onyx). Le consultant interviendra sur trois axes : automatisation de la production documentaire, déploiement d'agents IA métiers, et mise en œuvre de la gouvernance associée (évaluation et partage des agents). Il collaborera étroitement avec les équipes métiers assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité), les équipes data/IA et les équipes produit. La base est Le Mans, avec interactions régulières avec Paris et Niort. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Traduire les besoins en architecture d'agents IA (analyse documentaire, RAG, génération de documents normalisés) Animer des ateliers de recueil et cadrage des besoins avec les métiers assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité) Analyser les processus documentaires existants et identifier les cas d'usage à valeur Configurer et paramétrer les agents dans la plateforme Onyx (prompts, workflows, règles métier, connexion GED) Tester, ajuster et optimiser les performances des agents déployés Structurer des bibliothèques de prompts et templates ; garantir traçabilité et reproductibilité des résultats Valider les cas d'usage avec les utilisateurs et adapter les agents selon les retours terrain Contribuer à la gouvernance SMART IA : principes d'évaluation, de partage des agents et diffusion des bonnes pratiques LIVRABLES ATTENDUS Cartographie et priorisation des cas d'usage documentaires assurance Architecture des agents IA et stratégies de prompting associées Agents configurés et opérationnels dans la plateforme Onyx (SMART Chat) Bibliothèque de prompts et templates industrialisables Documentation des solutions mises en place Guide des bonnes pratiques d'usage de l'IA agentique sur la plateforme
Au sein d'une équipe dédiée à l'intelligence artificielle, vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA avancées destinées à valoriser les données du système d'information. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, depuis la collecte, la préparation et l'analyse des données jusqu'au développement, à l'entraînement, au déploiement et au suivi des modèles de machine learning et d'IA générative en production. Vous participerez également à la définition des capacités IA, à la gestion de la donnée et à la conception d'architectures agentiques basées sur les frameworks LangChain, LangGraph et LangSmith. Dans un environnement international, vous collaborerez avec les équipes Data, MLOps, DevOps et métiers afin de garantir des solutions performantes, sécurisées, auditables et répondant aux exigences de production IT.
Missions principales Analyser les besoins et cadrer techniquement les cas d'usage en collaboration avec les équipes Cyber Concevoir des architectures applicatives sécurisées, pragmatiques et maintenables Développer des applications Full Stack : backend, frontend, API, base de données, authentification, intégration au SI Intégrer des composants d'intelligence artificielle à valeur métier : workflows LangChain/LangGraph, API LLM, mécanismes RAG Participer aux phases de tests, de documentation et de mise en production Assurer le transfert de compétences et produire la documentation nécessaire à la reprise en exploitation Contribuer à l'amélioration continue des applications selon les retours utilisateurs Environnement technique Backend : Python, Django, FastAPI Frontend : Angular Base de données : PostgreSQL API : REST Authentification et gestion des accès : Keycloak, SSO, RBAC Intelligence artificielle : API LLM, RAG, embeddings, bases vectorielles Orchestration IA : LangChain, LangGraph Outils de développement assisté par IA : Claude Code, Codex Bonnes pratiques : développement sécurisé, tests, documentation, monitoring, maintenabilité
ContexteDans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle appliquées au traitement documentaire, nous recherchons un Data Scientist spécialisé en NLP pour renforcer une équipe Data & IA. Le consultant interviendra sur des problématiques d'analyse et d'extraction d'informations à partir de documents contractuels (contrats clients, fournisseurs, NDA, conventions, marchés publics, avenants, etc.) afin d'automatiser leur traitement et leur exploitation. L'environnement est fortement orienté vers les technologies de traitement du langage naturel (NLP), l'IA générative et les modèles de langage (LLM). MissionsAnalyse documentaireComprendre la structure et les spécificités des documents contractuels. Identifier les informations métier à extraire (parties prenantes, dates, montants, échéances, clauses, pénalités, obligations, renouvellements, etc.). Participer à la définition des modèles de données cibles. Développement NLPConcevoir et développer des pipelines de traitement documentaire. Mettre en œuvre des modèles de : Classification de documents Extraction d'entités nommées (NER) Extraction de clauses contractuelles Résumé automatique Recherche sémantique Fine-tuner des modèles NLP adaptés aux besoins métier. Évaluer et améliorer les performances des modèles. IA GénérativeConcevoir des solutions basées sur les LLM. Développer des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation). Optimiser les prompts et les chaînes de traitement. Évaluer les performances et limiter les hallucinations. IndustrialisationDévelopper des services Python robustes et maintenables. Participer aux revues de code. Mettre en place des tests et métriques de qualité. Contribuer à l'industrialisation des modèles en environnement cloud. CollaborationTravailler en étroite collaboration avec : Product Owner Experts métier Data Engineers ML Engineers Architectes Data Compétences Techniques RequisesLangagesPython (expert) NLP & Machine LearningSpaCy Hugging Face Transformers NLTK Scikit-Learn PyTorch ou TensorFlow IA GénérativeOpenAI / Azure OpenAI LangChain LlamaIndex RAG Embeddings Vector Search Traitement documentaireOCR Azure Document Intelligence Tesseract Extraction PDF Parsing documentaire Bases de donnéesSQL PostgreSQL MongoDB (apprécié) MLOps & CloudGit Docker Kubernetes (apprécié) Azure Azure Machine Learning Azure AI Foundry CI/CD
