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

Notre client dans le secteur Luxe recherche un/une Architecte technique GCP H/F Description de la mission : Le client est un acteur majeur du secteur Luxe & Cosmétique. Description: Objectifs et enjeux : Optimisation technique : Résoudre les problèmes de latence et de temps de réponse du socle actuel. Industrialisation : Sécuriser, conteneuriser et déployer les solutions sur GCP (CI/CD). Développement de nouveaux cas d'usage : Concevoir des assistants GenAI RH orientés vers la productivité des équipes RH. Architecture agentique : Mettre en œuvre et orchestrer des architectures multiagents (routing, toolcalling, mémoire). Livrables attendus : Une intégration GenAI robuste et maintenable entre L'Oréal GPT, SuccessFactors et Teams. Un ensemble de nouveaux cas d'usage RH développés et déployés. Une documentation technique complète (architecture, flux, sécurité, APIs). Un backlog d'évolutions et d'optimisations pour la plateforme. Nous recherchons un profil Confirmé à Senior (idéalement avec une expérience significative en développement, data ou IA, incluant des projets concrets en GenAI/architectures agentiques, ou un profil très solide avec environ 3 ans d'expérience). Compétences techniques requises : IA & Frameworks agentiques : Maîtrise de Google ADK, LangChain ou LangGraph ; expertise en conception d'architectures multi-agents et protocoles MCP. Développement : Expertise en Python (async, tests, packaging) ; maîtrise de FastAPI, LlamaIndex, APIs REST/OData, webhooks et streaming. Cloud & Infrastructure (GCP) : Vertex AI, Cloud Run, GKE, Pub/Sub, BigQuery, Cloud Storage, Docker et CI/CD (GitHub Actions/Cloud Build). Sécurité : Maîtrise des protocoles OAuth 2.0/OIDC, SAML 2.0, gestion des secrets et environnements Zero Trust. Compétences / Qualités indispensables : Python (async, tests, packaging), Frameworks GenAI & Agentiques : Google ADK, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Architecture multi-agents (MCP, routing, tool calling, mémoire), Développement d'APIs : FastAPI, REST/OData, webhooks, streaming, Google Cloud Platform (GCP) : Vertex AI, Cloud Run, GKE, Pub/Sub, BigQuery, Cloud Storage, Conteneurisation & CI/CD : Docker, GitHub Actions, Cloud Build, Sécurité & IAM : OAuth 2.0, OIDC, SAML 2.0, gestion des secrets, Zero Trust, Intégration de systèmes (SuccessFactors, Microsoft Teams, APIs), Optimisation des performances (latence, temps de réponse, industrialisation des applications GenAI), Anglais pro Compétences / Qualités qui seraient un + : Véritable expertise GENAIInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

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

Contexte L'équipe est Agile, composée de 14 personnes dont 2 Data Scientists, et intégrée à un Train SAFe synchronisé avec d'autres Trains et équipes Data. Missions Mettre en œuvre des algorithmes de prévision de consommation ou de rebouchage de données Entraîner et industrialiser des modèles de machine learning et optimiser leur performance Mener des analyses pour interpréter les comportements de consommation des clients et soutenir des prises de décision au développement de nouvelles fonctionnalités Conduire des transformations et mises en qualité de données Outils & Environnement Python, SQL Spark / PySpark Databricks AWS Git et gestion du versioning Livrables Développements informatiques (correctif, évolutif, adaptatif) Mise en œuvre des algorithmes de prévision de consommation ou de rebouchage de données Entraînement et industrialisation des modèles de machine learning Analyses comportementales des clients pour soutenir le développement fonctionnel Transformations et mises en qualité de données Compétences à évaluer Expertise en Data Science, Machine Learning et Deep Learning Maîtrise de Python, SQL et des bibliothèques d'analyse de données (Scikit-Learn, PyTorch Forecasting, Darts, PySpark, MLflow) Séries temporelles et prévision de consommation Industrialisation des modèles & MLOps IA générative et Large Language Models (LLM) – un plus Frameworks IA : LangChain et LangGraph – un plus

Nous recherchons un(e) formateur/formatrice expérimenté(e) pour concevoir et animer un programme de formation avancée en Intelligence Artificielle, Machine Learning et Grands Modèles de Langage (LLM), à destination de 10 agents techniques. La formation combinera apports théoriques, travaux pratiques, études de cas et projets appliqués, adaptés au contexte métier des douanes (ciblage, gestion des risques, dédouanement). Modules concernés : Machine Learning généraliste, Deep Learning, Python Data Science, LLM/NLP/Transformers, Prompt Engineering avancé, Fine-tuning de LLM, Déploiement/intégration API (LangChain, etc.).