Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance LangChain

Hello ! Nous c’est WEKEY ! Nous ne sommes ni une ESN ni un cabinet de recrutement. Aaah mais qui sommes-nous alors ? Pour tout savoir sur nous et votre future mission c’est par ici 😁⬇ Vous êtes Développeurs IA / Python – LangChain H/F et vous recherchez une mission en freelance ? Nous avons le projet qu’il vous faut pour l'un de nos clients basé à Niort dans le secteur des assurances. CE QUI VOUS ATTEND 👀 Dans le cadre de la mission votre rôle sera : Au sein d’une équipe pluridisciplinaire (data, IA, produit) vous aurez pour principales responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des solutions d’IA générative autour de nos cas d’usage métiers. Mettre en œuvre des applications basées sur LangChain en Python (orchestration des prompts, gestion du contexte, intégration aux systèmes internes, etc.). Contribuer aux projets liés à la partie argentique : traitement, automatisation, optimisation des processus existants. Collaborer avec les équipes du Data Office et de l’IA Factory pour industrialiser les solutions (qualité, performance, monitoring). Assurer une veille technologique sur les modèles de langage, LLMs, frameworks d’IA générative et proposer des améliorations continues.

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.

Nous recherchons un Développeur Backend Python pour intervenir sur l’intégration de l’ IA générative au sein d’outils digitaux utilisés dans le secteur bancaire . La mission consiste à renforcer une équipe dédiée à l’évolution d’une plateforme conversationnelle sécurisée, destinée à améliorer l’efficacité opérationnelle des utilisateurs professionnels. Vous participerez à la conception de nouvelles fonctionnalités, à la documentation des cas d’usage et à l’enrichissement des API existantes. Vous rejoindrez une équipe d’environ dix personnes, spécialisée dans l’IA, travaillant en cycles courts avec des livraisons toutes les deux semaines et des échanges réguliers avec les utilisateurs finaux. Vos missions : Développer et améliorer des APIs backend en Python Intégrer des briques IA dans la plateforme Identifier, structurer et documenter les cas d’usage métier Collaborer avec les équipes front-end et DevOps Participer aux livraisons bimensuelles Réaliser les tests techniques et assurer la qualité du code Participer aux échanges utilisateurs hebdomadaires afin d’affiner les besoins Compétences techniques Python – Obligatoire MongoDB Angular (souhaité) Connaissance des frameworks IA générative (ex. LangChain) – appréciée GitLab , CI/CD , Kubernetes Sonar pour l’analyse de vulnérabilités

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

Profil recherché : Senior disponible en début d’année, avec une charge estimée autour de 3/5 lors des trois premiers mois, sans exigence immédiate de plein temps. Spécialisation : Développeur senior spécialisé en IA Générative (Gen AI), notamment sur la stack GEn AI. Responsabilités Clés Développement Expert & Maintien : Créer des agents intelligents autonomes utilisant l’approche Agentic AI, capables d’utiliser des outils externes ou de collaborer avec d’autres agents via des API, MCP ou autres services. Développer des applications pour la consommation des agents et algorithmes, avec des interfaces spécifiques pour les utilisateurs finaux. Mettre en place des pipelines robustes pour alimenter les LLM/Agents avec Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). Assurer le support en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques. Compétences clés IA générative (Gen AI) : Bonne maîtrise des modèles génératifs (GPT, diffusion, etc.), capacité à exploiter des LLM via API ou fine-tuning pour la génération de texte, code ou images, tout en comprenant leurs limitations et biais. Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud, gestion de l’orchestration d’agents, partage d’état via MCP, et enjeux de performance et coût pour des systèmes multi-agents. Architecture de solution & POC : Concevoir des POCs pour les usages en Gen AI et systèmes agentiques, en explorant et validant des architectures. Prendre des responsabilités architecturales en validant les choix techniques (stack d’agents, orchestration, modèles LLM, cloud Azure) pour assurer scalabilité, sécurité et performance. Conseiller sur l’optimisation des services Azure pour l’IA Générative, en termes de coût, performance et résilience.

Missions Développer et structurer du code Python de qualité (tests, environnements, API). Construire des pipelines IA autour de modèles LLM (Large Language Models). Mettre en œuvre des systèmes RAG (Retrieval Augmented Generation) pour connecter l’IA aux données internes. Concevoir des agents IA (planification, outils, actions) avec des frameworks spécialisés. Déployer les solutions sur Google Cloud Platform et ses services IA (Vertex AI). Intégrer l’IA dans des environnements de production : authentification, monitoring, connecteurs métier. Collaborer avec les équipes data, produit et engineering pour industrialiser les solutions.

Vorstone cherche un Expert/Architecte technique IA/ GenAI pour un client basé à Paris Contexte de la mission Dans le cadre de son accélération sur l’Intelligence Artificielle et l’IA Générative, un groupe industriel international de premier plan recherche un Staff Engineer /Expert technique IA/ GenAI (H/F) pour renforcer ses équipes AI Activation. La mission consiste à accompagner plusieurs projets IA stratégiques (Data, Machine Learning, LLM, RAG…) tout en contribuant à la mise en place d’un cadre technique commun pour assurer la cohérence, la sécurité et la scalabilité des initiatives IA du groupe. Le Staff Engineer/ Expert technique / Architecte technique IA/ GenAI agira comme référent technique transverse, garant des bonnes pratiques d’ingénierie et de la qualité des solutions déployées dans l’écosystème IA. Objectifs et livrables Accompagner et encadrer techniquement plusieurs projets IA / GenAI, de la conception à la mise en production. Définir et promouvoir les bonnes pratiques techniques (MLOps, LLMOps, DevSecOps, cloud architecture). Concevoir des architectures de référence pour les solutions IA, en veillant à leur sécurité, leur scalabilité et leur maintenabilité. Industrialiser les approches IA : création de pipelines, intégration CI/CD, automatisation et monitoring. Assurer la cohérence technique entre les différents projets IA du groupe. Participer à la construction du socle commun (“AI Platform”) sur lequel s’appuient les équipes projet. Encadrer et accompagner les ingénieurs data, ML et software dans la montée en compétence. Effectuer une veille active sur les outils et technologies IA émergentes (LLM, RAG, orchestrateurs, vector DB, etc.).

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.

Ingénieur IA Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel Mission principale Concevoir et déployer des systèmes IA en utilisant des modèles existants (LLM, NLP, vision), sans entraînement lourd, mais avec une forte expertise en prompt engineering, context engineering et intégration métier. Responsabilités clés Créer des prompts optimisés et des contextes enrichis pour améliorer la pertinence des réponses IA. Concevoir des workflows IA (LangChain, LiteLLM, VLLM) pour orchestrer les interactions. Intégrer les solutions IA dans les processus métiers (API, microservices). Évaluer la performance des systèmes IA (qualité, robustesse, biais). Mettre en place des mécanismes de récupération contextuelle (RAG) et gestion des données. Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM). Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine). Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation. Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel

Architecte IA Compétences techniques DevOps / MLOps (Kubernetes, Docker, CI/CD). Gestion des environnements on-premise (Linux, virtualisation). Langages : Python, Bash. Bases Vectorielles : Qdrant et équivalent Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, haystack-ai, langchain/langgraph Sécurité et RGPD. Mission principale Concevoir et maintenir une architecture IA robuste, scalable et sécurisée exclusivement sur site. Responsabilités clés Définir l'architecture IA (clusters GPU, VLLM, pipelines MLOpS). Mettre en place l'infrastructure de développement (JupyterHub/Lab, CI/CD interne) Assurer la sécurité et la conformité (gestion des accès, supervision). Intégrer les solutions IA dans le SI existant. Compétences techniques DevOps / MLOps (Kubernetes, Docker, CI/CD). Gestion des environnements on-premise (Linux, virtualisation). Langages : Python, Bash. Bases Vectorielles : Qdrant et équivalent Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, haystack-ai, langchain/langgraph Sécurité et RGPD. Soft skills attendus Leadership technique, vulgarisation des concepts, et gestion agile de projets. Prestation adressable en full remote + déplacement ponctuel

Contexte de la mission Architecte IA Mission principale Concevoir et maintenir une architecture IA robuste, scalable et sécurisée exclusivement sur site. Responsabilités clés Définir l'architecture IA (clusters GPU, VLLM, pipelines MLOpS). Mettre en place l'infrastructure de développement (JupyterHub/Lab, CI/CD interne) Assurer la sécurité et la conformité (gestion des accès, supervision). Intégrer les solutions IA dans le SI existant. Compétences techniques DevOps / MLOps (Kubernetes, Docker, CI/CD). Gestion des environnements on-premise (Linux, virtualisation). Langages : Python, Bash. Bases Vectorielles : Qdrant et équivalent Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, haystack-ai, langchain/langgraph Sécurité et RGPD. Soft skills attendus Leadership technique, vulgarisation des concepts, et gestion agile de projets. Prestation adressable en full remote + déplacement ponctuel

Notre client dans le secteur Autre recherche un/une Product Manager Senior IA H/F Description de la mission: Notre client recherche un Product Manager IA pour accompagner le développement et l’industrialisation d’offres d’intelligence artificielle appliquées aux cas d’usage B2B. La mission s’inscrit dans un environnement innovant, au sein des équipes Digital Services / IA Products, impliquées dans la création et le pilotage de solutions d’agents IA, de pipelines RAG et d’applications digitales intelligentes. interviendra en support des équipes Products & Marketing et des équipes techniques (IA, Data, Architecture, Innovation). Objectifs : Structurer, piloter et accélérer la roadmap IA & Agentique (générative et RAG). Définir et orchestrer les composants d’architectures agentiques (LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex…). Accompagner le développement de produits IA innovants et compétitifs, du cadrage au lancement. Contribuer à l’industrialisation d’une offre souveraine, sécurisée et performante. Missions : Construire et piloter la roadmap IA / Agentique / RAG . Définir la vision produit, les objectifs, les priorités et les critères de succès. Assurer la cohérence entre besoins métiers, technologies et stratégie d’entreprise. Définir les briques d’architecture agentique à offrir aux clients (LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex…). Concevoir les workflows et chaînes d’agents IA adaptés aux cas d’usage B2B. Collaborer avec les équipes techniques pour garantir la fiabilité, sécurité et performance des solutions. Définir les outils et processus pour les pipelines RAG : ingestion, vectorisation, indexation, rafraîchissement. Sélectionner et superviser l’intégration de bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus . Piloter l’intégration des connecteurs data : SQL/NoSQL, S3, API internes, SharePoint, fichiers… Travailler étroitement avec les équipes design, tech, innovation, opérationnelles et partenaires IA. Aligner toutes les parties prenantes internes/externes sur les priorités produit. Assurer un reporting clair et régulier sur l’avancement. Compétence technique : Connaissance Framework Agentique : LangChain, LangGraph, LlamaIndex Bonne compréhension du RAG avancé : embeddings, HNSW, distance metrics Connaissance des bases vectorielles : Qdrant, weaviate, Pinecone, Milvus Connaissance des guardrails IA : sécurité, filtrage, anti-hallucination, red teaming Compréhension du model context Protocol (MCP) Profil recherché : +7 ans d’expérience en Product Management / Direction Produit, idéalement en IA ou produits digitaux complexes. Excellente compréhension des architectures IA génératives, RAG, agents IA, pipelines de données. Maîtrise des outils de gestion produit et environnement tech (Product Backlog, Miro, PowerPoint, outils data). Culture solide Tech / Business / Expérience utilisateur. Très bonnes compétences de communication, capacité à fédérer et synthétiser. Expérience en environnement multi-équipes et projets pluridisciplinaires. Anglais : courant

Dans le cadre du déploiement de solutions d’intelligence artificielle générative orientées usages métiers, notre client recherche un Ingénieur IA capable de concevoir et d’industrialiser des systèmes IA à partir de modèles existants (LLM, NLP, vision). La mission est full remote, avec des déplacements ponctuels, et s’inscrit dans une logique d’intégration rapide, robuste et mesurable de l’IA dans les processus métiers. Missions principales : -Concevoir et optimiser des prompts avancés et des contextes enrichis afin d’améliorer la pertinence, la robustesse et la fiabilité des réponses IA -Mettre en œuvre des stratégies de Context Engineering (gestion de contextes longs, segmentation, injection dynamique) -Concevoir des workflows IA et des chaînes de traitement (LangChain, LangGraph, LiteLLM, VLLM) -Implémenter des mécanismes de RAG (Retrieval Augmented Generation) et gérer les données associées -Intégrer les solutions IA dans les processus métiers via API et microservices -Évaluer la performance des systèmes IA (qualité des réponses, biais, robustesse, métriques) -Documenter et valider les solutions mises en place Profil attendu : -Ingénieur IA / Data / Logiciel avec moins de 3 ans d’expérience (profil Junior) -Très bonne compréhension des LLM, de leurs limites et de leurs cas d’usage -Forte appétence pour le prompt engineering, l’expérimentation et l’amélioration continue -À l’aise dans des environnements pluridisciplinaires (tech, métier, produit) -Autonome, rigoureux, curieux et créatif

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Développeur IA LLM Python API. Maîtrise de Python pour le backend et l'interfaçage API. Expérience avérée en développement d'API REST (FastAPI, Flask ou Django). - Intégration de LLM (Large Language Models) : Expérience pratique de l'utilisation d'APIs de modèles génératifs (OpenAI, Mistral, Anthropic, ou modèles Open Source via Hugging Face). Capacité à démontrer des travaux sur le Prompt Engineering et la structuration des sorties (Output Parsing, JSON mode). - Développement Web Fullstack: Capacité à développer et maintenir un Back-office fonctionnel en environnement PHP (Symfony) ou Javascript (Node.js/React/Vue), pour s'interfacer avec l'existant. - Frameworks d'Orchestration IA : Maîtrise de frameworks spécifiques tels que LangChain ou LlamaIndex pour gérer les chaînes de traitement. - Évaluation & Qualité (LLM Ops) : Expérience dans la mise en place de métriques pour mesurer la qualité des réponses (frameworks comme RAGAS, DeepEval, ou méthodologie de "LLM-as-a-judge"). - Conteneurisation : Autonomie sur l'usage de Docker - Architecture RAG : Connaissance des principes de Retrieval Augmented Generation (bases de données vectorielles type Qdrant, Chroma, Pgvector) - Nécessité d'avoir collaboré pour des sites médias à forte volumétrie C ompétences souhaitées : Infrastructure as Code : Capacité à lire et comprendre des scripts Terraform existants pour dialoguer efficacement avec l'équipe Ops. Conteneurisation : Connaissance de l'environnement d'exécution Kubernetes (savoir lire un fichier de déploiement, logs, exec, ). Travail en environnement agile (scrum)

Je recherche pour un de mes clients dans le domaine de la banque/Assurance un techLead IA : Mission Définir les standards, frameworks et guidelines pour la mise en production des modèles IA/ML sur GCP. Concevoir et superviser la mise en place de pipelines MLOps automatisés et scalables (Vertex AI, Cloud Functions, BigQuery, etc.). Encadrer les ingénieurs dans la réalisation des pipelines et des intégrations. Industrialiser et monitorer des chatbots IA et applications LLM en production. Mettre en place une démarche CI/CD & ML Collaborer avec les architectes cloud et équipes sécurité pour fiabiliser l’infrastructure IA. Assurer la performance, la conformité et la sécurité des solutions mises en production. Contribuer à la veille technologique IA/MLOps et à l’adoption de nouveaux outils (LangChain, MLFlow, Vertex Pipelines, etc.). Profil recherché Expérience : confirmé Expertise démontrée sur GCP et sa stack IA/ML (Vertex AI, GKE, Dataflow, BigQuery). Expérience confirmée en design d’architectures IA/ML et en gouvernance MLOps (mise en place de frameworks, monitoring, CI/CD ML). Maîtrise des environnements LLMs et des solutions de productionisation de modèles conversationnels (chatbots, agents IA). Leadership technique : accompagnement d’équipes, code review, standardisation, montée en compétence. Capacités de communication et de vulgarisation auprès des équipes techniques et métiers. Anglais professionnel (projets internationaux). Stack & environnement technique Cloud : Google Cloud Platform (GCP), Vertex AI, GKE, BigQuery, Dataflow Langages : Python (expertise requise), YAML, SQL Outils MLOps : MLFlow, Kubeflow, Vertex Pipelines, Airflow CI/CD : GitLab CI, Cloud Build, Terraform LLMs : OpenAI API, Vertex AI LLM, LangChain, HuggingFace Transformers Monitoring & Observabilité : Prometheus, Grafana, Cloud Monitoring Méthodologie : Agile / Scrum

Descriptif du poste Au cœur du AI Innovation Lab d'un groupe bancaire international multi‑entités, vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof‑of‑Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d'infrastructures IT. L'objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. Missions principales Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD). Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l'exploitation des datasets d'infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM. Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents). Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation des tâches infra, l'orchestration et le monitoring. Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé : DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD. Produire la documentation technique des POC, rédiger les spécifications d'industrialisation pour les équipes produit. Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l'automatisation infra. Compétences techniques clés - Systèmes d'exploitation : maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN). Cloud & IaC : AWS, Azure, GCP – Terraform, Pulumi, CloudFormation. Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. CI/CD : Jenkins, GitLab CI, ArgoCD. Automation configuration : Ansible, Puppet, Chef. Langages : Python (expert), Bash, Go (appréciés). Monitoring & logging : Prometheus, Grafana, ELK Stack.