Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Large Language Model (LLM)

Dans le cadre d’un programme de transformation, vous interviendrez sur la refonte de la gestion de portefeuille projets. L’objectif est de : Centraliser les données projets Suivre les budgets associés Automatiser les tâches récurrentes Identifier et implémenter des cas d’usage IA à forte valeur Missions principales Développement IA Identifier des cas d’usage pertinents d’IA dans les processus métier Concevoir et développer des agents IA (Agentic AI) Implémenter des solutions basées sur des LLM / GenAI (RAG, prompting, workflows) Data & automatisation Collecter, structurer et exploiter les données projets Automatiser les tâches récurrentes (reporting, suivi, consolidation) Connecter les agents IA aux différentes sources de données (API, bases, fichiers) Développement technique Développer des services en Python Construire des APIs et des workflows automatisés Participer à la mise en production (déploiement, monitoring, performance) Environnement technique Python LLM / GenAI (RAG, prompt engineering, agents IA) Frameworks : LangChain, LlamaIndex, CrewAI (ou équivalent) APIs, traitement de données Bases de données (SQL / NoSQL) Docker / environnements cloud (un plus)

Contexte Développement de solutions agentique pour soutenir le programme IA et nos ambitions sur des sujets structurants : automatisation des process, parcours de vente, augmentation des fonctions commerciales, ... Parmis les principaux chantiers identifiés : - Worflow AI et Agentic AI pour les process - Assistants et agents sur les parcours de nos espaces clients et vente pour nos assurés - Bases de connaissances, RAG Factory, ... - Socle et process LLMOps et evaluation de performance, ... Description Conception et développement de solutions IA générative end-to-end, intégration de LLM, développement d'agents autonomes, mise en place de RAG, pipelines d'ingestion, orchestration multi-agents, process et outils d'évaluation de performance, LLM as a Judge, Optimisation itérative

AI Architect — Agentic AI, Secure AI Delivery & Business Automation (Luxembourg) We are looking for an AI Architect to design and build the foundation of a company-wide AI capability, starting with the delivery of our first production-grade AI application: an AI-enabled Data Hub for file ingestion, transformation, and intelligent automation. This is a hands-on architecture role in a regulated environment where AI must be secure, governed, and business-driven from day one.You will design and implement an enterprise AI architecture based on agentic AI , enabling automation, orchestration, and decision support across business processes. You will define: Where AI adds real business value vs. where existing systems remain How AI agents interact with enterprise data, APIs, and workflows The secure and scalable integration model for production use The governance and guardrails for responsible AI adoption Your first priority will be to deliver the AI-enabled Data Hub in production , in close collaboration with Product, DevSecOps, Business, Risk, and Compliance teams. 🤝 What you will do Design and deliver the first production AI application (Data Hub) Define reusable AI architecture patterns for the organisation Build secure, scalable AI delivery pipelines Work closely with business to identify high-value AI use cases Establish governance, guardrails, and compliance-by-design practices Support experimentation and transition to production at scale

Notre client est un groupe tech / digital en forte croissance disposant d’une plateforme cloud moderne et déjà mature sur les sujets : Platform Engineering, Cloud Governance, DevSecOps, Observabilité, CI/CD, Infrastructure as Code. Dans le cadre de l’accélération des usages liés à l’IA générative et aux architectures agentiques, l’entreprise souhaite désormais construire un véritable socle plateforme dédié aux workloads IA afin d’accompagner les futures initiatives autour des : LLMs, agents IA, MCP, RAG, orchestration multi-agents, AI automation. L’objectif est d’industrialiser ces nouveaux usages tout en conservant les standards élevés déjà en place en matière de sécurité, gouvernance, observabilité et scalabilité. Le poste Vous rejoignez une équipe transverse Platform / Cloud avec un rôle stratégique dans la définition des futures fondations IA du groupe. Votre mission : concevoir, standardiser et industrialiser les patterns techniques permettant aux équipes de développer rapidement des solutions IA robustes, sécurisées et maintenables. Vous interviendrez sur : l’architecture cloud IA, les plateformes LLM, les workflows agentiques, les outils d’orchestration, les sujets sécurité & gouvernance IA, ainsi que l’industrialisation des pratiques. Vos missionsArchitecture & Patterns IA Concevoir des architectures cloud adaptées aux workloads IA modernes. Définir les patterns de référence autour : des agents IA, du RAG, des vector stores, des orchestrateurs, du MCP, des intégrations API & event-driven. Standardiser les usages LLM dans l’entreprise. Industrialisation plateforme Développer les modules Terraform et briques IaC nécessaires. Construire les “golden paths” IA : templates projets, CI/CD, observabilité, sécurité, workflows de déploiement. Intégrer ces nouveaux usages dans les landing zones existantes. Intégration & tooling Évaluer et intégrer les nouveaux frameworks et composants IA. Connecter les briques IA à l’écosystème existant : API Management, GitHub, observabilité, sécurité, data platforms. Sécurité & gouvernance IA Définir les standards de gouvernance IA. Encadrer les problématiques : prompt injection, data leakage, accès modèles, auditabilité, conformité. Assurer la traçabilité et la supervision des usages IA. Observabilité & FinOps Mettre en place le monitoring des workloads IA : coûts, latence, volumétrie, performance modèles. Construire dashboards, métriques et alerting. Participer à l’optimisation des coûts LLM. Accompagnement des équipes Documenter les bonnes pratiques. Accompagner les squads sur les premiers projets IA. Participer à l’acculturation des équipes engineering.

RÉSUMÉ EXPRESS Expert MLOps & GCP pour accompagner une équipe technique sur des use cases IA stratégiques au niveau Groupe dans le secteur de l'assurance : digitalisation documentaire via OCR, bot de service client et plateforme agentique. Il maîtrise la stack GCP (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes), les architectures LLMs et Agentic RAG, et apporte un vrai builder mindset et une force de proposition. Disponibilité immédiate obligatoire. Expérience assurance ou finance appréciée / Anglais B2. MISSIONS PRINCIPALES Implémentation des Use Cases IA Contribuer à la digitalisation documentaire via OCR Développer et maintenir le bot de service client pour le suivi en agence Participer à la construction de la plateforme agentique dédiée à l'assurance Architecture & MLOps GCP Concevoir et opérer les pipelines ML sur GCP (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes) Gérer l'infrastructure as code via Terraform, maintenir les pipelines CI/CD sur GitHub Appliquer les pratiques FinOps et Clean Code dans un environnement cloud de production LLMs & RAG Implémenter des architectures Agentic RAG adaptées aux cas d'usage métier Mettre en place les mécanismes d'évaluation RAG pour garantir la qualité et la fiabilité des réponses Assurer une veille active sur l'évolution des LLMs et des patterns d'architecture agentique Collaboration & Force de Proposition Travailler en binôme avec le Tech Lead et contribuer aux décisions d'architecture Être force de proposition sur les choix technologiques et les patterns d'implémentation Évoluer dans une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, MLOps, Développeurs, PO) avec un fort accent sur l'innovation IA et Cloud

Contexte La DSI d'un grand groupe automobile français engage une transformation de son delivery model sur les domaines RPA et Intelligence Artificielle. Le prestataire retenu bénéficiera d'une autonomie opérationnelle étendue et d'un sponsorship direct du DSI. La mission couvre simultanément la transformation organisationnelle et le delivery opérationnel. L'environnement est celui d'un groupe international avec une exposition directe au niveau COMEX. Rôle et responsabilités principales Définir la cible du delivery model RPA / IA et construire la roadmap de transformation Challenger l'existant, identifier les points de friction et les leviers d'accélération Assurer la conduite du changement auprès des équipes techniques et des directions métiers Présenter les enjeux et avancées au niveau COMEX Manager directement les équipes de delivery (développeurs, experts RPA/IA, business analysts) Piloter les centres de service en mode transverse Garantir la qualité, les délais et la valeur délivrée aux métiers Assurer le suivi budgétaire et le reporting vers le DSI Livrables attendus Roadmap de transformation du delivery model RPA / IA Plan de conduite du changement Reporting régulier vers le DSI (suivi budgétaire et avancement) Restitutions COMEX (enjeux et avancées de la transformation) Dossier de mission documenté et défendable devant le panel de validation interne (prérequis au démarrage)

Contexte de la mission Vous interviendrez sur les phases amont de projets IA, avec un rôle clé dans la conception, l’optimisation et l’industrialisation de prompts et d’assistants IA, en lien étroit avec les équipes IT et métiers de notre client. La mission s’inscrit dans une démarche structurée visant à passer de démonstrateurs à des usages IA standardisés et déployables à l’échelle. Vos missions Conception et ingénierie de prompt : Concevoir des prompts complexes, contextualisés et réutilisables pour des assistants IA (LLMs) Intégrer dès la conception des critères d’évaluation objectifs permettant de mesurer l’apport de l’IA (avant / après) Mettre en place : Chaînes de prompts Instructions systématiques Templates adaptés aux usages IT (cadrage, spécifications, synthèses, documentation) Contribuer à la définition de bonnes pratiques de prompting adaptées au contexte du client Appui aux démonstrateurs et POCs : Contribuer à la réalisation de POCs et démonstrateurs légers (assistants IA, aides à la production documentaire) Paramétrer et ajuster les prompts en conditions réelles d’usage Tester et améliorer la qualité des réponses (pertinence, précision, conformité au besoin) Industrialisation et passage à l’échelle Formaliser des bibliothèques de prompts, templates et guides d’utilisation Contribuer à la standardisation des usages IA dans les projets IT Identifier les risques, limites et axes d’amélioration Participer à la préparation du déploiement à grande échelle (adoption, gouvernance, accompagnement) Collaboration et animation Travailler en étroite collaboration avec les équipes projet, consultants IA et acteurs IT/métiers Participer et/ou co-animer des ateliers de travail et des restitutions

ASTERIA recherche, pour l’un de ses Clients basés sur Monaco, un Ingénieur IA Générative H/F. VOTRE MISSION : Notre Client recherche un Ingénieur IA Générative H/F afin de concevoir, industrialiser et déployer des solutions IA robustes, sécurisées et scalables au service des métiers. Il interviendra sur des projets à forte valeur ajoutée autour des : modèles de langage (LLM), architectures RAG, systèmes multi-agents, plateformes d’inférence, pipelines de fine-tuning et de ré-entraînement. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes IA, Data, Infrastructure, Sécurité et métiers afin de construire une plateforme IA moderne répondant à des enjeux critiques de performance et de sécurité des données. Missions principales : IA générative et LLM Concevoir et développer des applications basées sur des modèles de langage (LLM) Adapter et fine-tuner des modèles open-source ou propriétaires aux besoins métiers Développer des architectures RAG avancées connectées aux bases documentaires internes Concevoir des systèmes IA agentiques capables d’orchestrer des workflows complexes Intégrer des frameworks d’agents et implémenter des protocoles d’interopérabilité (MCP) Industrialisation et MLOps Concevoir et maintenir des pipelines de ré-entraînement et d’évaluation des modèles Déployer des services d’inférence haute performance (vLLM, KServe, Triton, TGI…) Optimiser les performances GPU, la scalabilité et la résilience des systèmes IA Collaborer avec les équipes DevOps/MLOps pour assurer le monitoring, le drift detection et l’observabilité des modèles en production Infrastructure et Architecture Participer à la conception de la plateforme IA conteneurisée Déployer et opérer des workloads IA sur Kubernetes Garantir la sécurité, la conformité RGPD et la gouvernance des données Contribuer aux choix d’architecture et à la veille technologique IA

La mission principale du profil retenu sera • Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes • Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative • Participer à la mise en place de prompts et de RAG • Collaborer étroitement avec les métiers et les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. • Démontrer une expérience avérée dans le traitement de données non structurées ainsi que la maitrise de traitement de fichiers de différents types tels que Word, PDF, PowerPoint, CSV

Venez structurer des architectures scalables, migrer vers Data Bricks et développer des agents IA from scratch dans un contexte international Maîtriser IA agentique : LLM, Transformers Google, protocoles MCP & Agent Protocols. Communiquer avec les métiers, expliquer IA/Data, animer des présentations. Collaborer en équipe agile (16+ pers.), reporting CTO/DG Expert migrations Data Bricks/DBT/GCP et un spécialiste IA agentique/LLM 3ans d'expériences minimum en architecture Anglais courant requis Bon Esprit d'équipe

2. Objectif de la mission : Autour des outils de monitoring de la production la mission vise à trouver des cas d’usage de L’IA pour améliorer la qualité des données des métriques de risque calculée -Etablissement d'un état du lieu des données disponibles pour digitalisation du processus de monitoring de limites de trading - Elaboration, en Python, d'un POC d'une solution basée sur l'IA pour amélioration des data de production - Développement du MVP pour l’amélioration des données de production avec un moteur IA permettant l’entrainement de la solution pour capturer plus de données problématiques -Mise en production d’une solution basée sur l’IA pour le contrôle des données. Recherche de d’autre cas d’usage que monitoring les limites

Missions Ingénierie IA & LLM Conception d'architectures IA : sélection et intégration des modèles adaptés (OpenAI, Llama, ... via APIs locales). Mise en œuvre du RAG (Retrieval-Augmented Generation) : conception et alimentation des pipelines de données (chunking sémantique, embeddings, vector databases) pour connecter les LLM aux bases de connaissances internes. Écosystème MCP (Model Context Protocol) : développement et configuration de serveurs/clients MCP pour permettre aux agents IA d'interagir nativement avec les outils et bases de données. Optimisation : maîtrise de la gestion des tokens (coûts et fenêtres de contexte) et du fine-tuning de prompts. Développement Fullstack & Architecture Promotion de l'utilisation d'agents de coding type RooCode dans un IDE. Backend : développement et maintenance des services robustes, principalement en C# / .NET (Core & Framework) et ponctuellement en Java. Frontend & Desktop : évolution des interfaces (.NET WPF et web Angular). Data & Scripting : utilisation de Python pour le prototypage IA et le traitement de données.

📌 Informations Clés Contrat / Mission : Prestation de services (Freelance) Localisation : Paris (Format hybride : sur site + quelques jours de télétravail) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 450 € HT Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2026 (Mission long terme) 🚀 Contexte et Mission Intégré(e) au sein d’une équipe IA internationale axée "produit", vous participerez au cycle de vie complet des systèmes d'intelligence artificielle à grande échelle : de la donnée brute au déploiement en production, jusqu'à la mesure de l'impact métier. Votre rôle consistera à concevoir, construire et optimiser des systèmes intelligents et composés pour répondre à des problématiques concrètes liées au secteur du voyage d'affaires (classement, recommandation, expériences LLM orientées clients). Principales responsabilités : Développement IA : Concevoir et implémenter des solutions basées sur l'apprentissage automatique, le deep learning et l'IA générative (classement, chatbots, reconnaissance d'intention, systèmes agentiques, NLQ). End-to-End Delivery : Gérer l'ingénierie des fonctionnalités, le pipeline de données, la modélisation, ainsi que l'évaluation (en ligne/hors ligne) et le monitoring des modèles. Analyse & Data : Manipuler de grands ensembles de données réelles (structurées et non structurées) pour extraire des insights exploitables. Collaboration & Communication : Vulgariser des concepts de Data Science complexes pour les restituer de manière simple à la direction et aux partenaires métiers, au sein d'une équipe multisite et multiculturelle.

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

Dans le cadre du renforcement de notre équipe technique, nous recherchons un(e) Développeur(se) Full Stack Python Senior disposant de 6 à 7 ans d’expérience, pour intervenir sur des projets à forte valeur ajoutée, dans un environnement technique moderne et exigeant dans le secteur bancaire. Vous intégrerez une équipe à taille humaine, orientée qualité, performance et amélioration continue. En tant que développeur(se) full stack senior, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des applications : Concevoir, développer et maintenir des applications back-end en Python Participer à la mise en place d'IA gen Participer au développement front-end Intervenir ponctuellement sur des composants Java existants (maintenance, évolution, intégration) Concevoir et consommer des API REST Participer à la mise en place et à l’amélioration des pratiques DevOps Contribuer à l’automatisation des déploiements et à la fiabilité des environnements Participer aux revues de code et aux décisions d’architecture Être force de proposition sur les bonnes pratiques (qualité, sécurité, performance) Stacks : Back end en Python Connaissance CI/CD et devops environnement sous linux JSON XML GIT / MAVEB TDD / CI Jira / Confluence

Contexte La mission s’inscrit au sein d’une direction de la sécurité informatique (DIS) d’un grand groupe bancaire, dans un contexte de montée en puissance des usages de l’Intelligence Artificielle et des enjeux de sécurisation associés. Le consultant assurera le pilotage et la coordination des projets sécurité IA (IA4Sec et Sécurité IA), en lien avec les équipes développement IA, Data Science, experts cybersécurité et responsables métiers. Il interviendra également en coaching sécurité auprès des projets IA portés par l’organisation. Interactions avec plusieurs entités internes et externes. Déplacements prévus en France et à l’international. Présence sur site : 4 jours/semaine. Rôle et responsabilités principales Animer les réunions de projet, rédiger les comptes-rendus et assurer le reporting au comité de direction Gérer le cycle de vie des projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle et clôture Définir les objectifs, le périmètre, le planning et le budget des projets Sécurité IA en collaboration avec les parties prenantes Coordonner les équipes projet (développeurs IA, experts cybersécurité, responsables métiers) au sein de la DIS Identifier, suivre et gérer les risques, problèmes et dépendances des projets Coordonner les chantiers IA4Sec et Sécurité IA ; recueillir les besoins sécurité des projets métiers IA Assurer le coaching sécurité des projets IA et la conformité des solutions Communiquer avec les intervenants internes et externes (entités groupe, LoD1/LoD2) ; sensibiliser les équipes aux enjeux de la sécurité IA Livrables attendus Comptes-rendus de réunions et reporting d’avancement projet Plans de projet : périmètre, planning, budget, risques Livrables de clôture de projet (recette, mise en production) Supports de restitution au comité de direction Documentation de coaching sécurité et de conformité des solutions IA