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

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

Pour le compte d’un acteur public , nous recherchons un Développeur Full Stack IA afin d’intervenir au sein d’une usine IA interne en forte croissance . Objectif du poste Concevoir et déployer des solutions métiers intelligentes de bout en bout , contribuant directement à la performance de l’action publique, dans un environnement agile et innovant . Au sein d’une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, Data Engineers, Architectes), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur : Développement Front-end Interfaces web modernes et responsives (React, Vue.js, Angular) Attention particulière à l’UX/UI et à l’accessibilité Développement Back-end Conception d’API REST / GraphQL (Node.js, Python – FastAPI/Flask, Java) Intégration de micro-services exposant des modèles IA Intégration IA Industrialisation de modèles IA (ML, Deep Learning, GenAI) Connexion à des API IA (OpenAI, Hugging Face…) Architecture & DevOps Déploiement Cloud & on-premise (AWS, GCP, Azure, Outscale) CI/CD, Docker, Kubernetes, Infrastructure as Code Qualité & Sécurité Tests automatisés, monitoring, performance Bonnes pratiques de sécurité (OWASP, IAM, chiffrement) Profil recherché Formation Bac+5 (informatique, développement logiciel ou équivalent) Minimum 3 ans d’expérience en développement Full Stack Solide culture IA / Data / Cloud À l’aise en environnement Agile Autonome, curieux(se), force de proposition

Redlab cherche un Leader technique de l’Usine IA de son client Il définit l’architecture des solutions IA/ML/LLM, organise les équipes techniques, garantit sécurité, performance et conformité (RGPD, AI Act). Missions clés Piloter les équipes techniques IA (développeurs, data scientists, ingénieurs). Concevoir des architectures scalables (microservices, event-driven). Encadrer l’industrialisation IA/ML/LLM (MLOps, GPU, cloud). Optimiser les processus métiers (AS-IS / TO-BE, BPMN). Coordonner les parties prenantes (métier, DSI, RSSI).

Nous recherchons pour l'un de nos clients un(e) Business Analyst QA Intégration pour travailler sur les évolutions Odoo en lien avec les autres applications du SI (spécifications et tests). Il et sera intégré dans une squad agile et devra se coordonner avec les autres squads dont les systèmes sont adhérents à Odoo pour la conception / validation des contrats d'interface et pour organiser et effectuer les tests. A ce titre, vos principales missions seront les suivantes : Rédiger les user stories et les faire valider par le PO, évaluer la complexité et faire une proposition de lotissement le cas échéant. Durant cette phase, le Business Analyst devra également préparer les arbitrages éventuels pour prise de décision Définir la stratégie de recette, décrire l’ensemble des cas de tests à effectuer, préparer les jeux de données en lien avec les autres équipes IT, dérouler la recette et fournir un état d’avancement (outillage : SQUASH) Construire une documentation fonctionnelle de la solution au fur et à mesure des lots (outillage : Confluence) Agilité : Le business analyst participera aux rituels agiles (Daily meeting, Sprint planning, sprint review, retrospective, grooming) Livrables attendus : Spécifications fonctionnelles (EPIC, User Stories) Plan de tests et résultats de recette (utilisation de squash) Reporting d’avancement

Nous recrutons un profil DevOps expérimenté pour intervenir sur des environnements innovants autour des agents autonomes (Agentic AI) et des modèles de langage (LLM). Vous participerez à la conception, au déploiement et à l’expérimentation de POC avancés visant à améliorer la supervision, l’automatisation et la résolution proactive d’incidents au sein d’infrastructures complexes. Le poste s’inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation. Missions Concevoir et gérer des environnements d’expérimentation Kubernetes/Docker, intégrés à des pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD). Automatiser la collecte, la préparation et l’exploitation de datasets d’infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour alimenter des agents IA basés sur LLM. Développer et intégrer des pipelines de déploiement d’agents IA (LangChain, AutoGen, équivalents). Mettre en place des scripts/tools d’automatisation (Python, Bash, Go) pour l’orchestration et le monitoring. Garantir la sécurité des développements et déploiements (DevSecOps, SAST/DAST, gestion des accès, RGPD). Produire la documentation technique et les livrables nécessaires à une future industrialisation. Assurer une veille active sur les évolutions LLM, architectures agentiques et outils d’automatisation. Compétences techniques requises Systèmes & Réseau Maîtrise avancée Linux/Unix Solides bases réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN) Cloud & IaC AWS, Azure ou GCP Terraform, Pulumi ou CloudFormation Conteneurisation & Orchestration Docker, Kubernetes, Helm CI/CD Jenkins, GitLab CI, ArgoCD Automation / Config Management Ansible, Puppet, Chef Langages Python (niveau avancé) Bash, Go (appréciés) Monitoring & Logging Prometheus, Grafana, ELK Stack Sécurité / DevSecOps SAST/DAST (SonarQube, Snyk, Aqua Security) Conformité RGPD

Expert en développement backend Node.js/Express et Java, avec une maitrise de Kubernetes. Des connaissances frontend seraient un plus mais il s'agit bien d'une recherche de développement backend. La mission est dans le cadre du programme Augmented Renault, le projet Productivity Portal vise à créer le hub central de l’IA du groupe, connecté aux outils du quotidien et orienté productivité. Développement backend sur Node.js / Express et Java Conception d’ APIs et d’architectures microservices (Apigee) Intégration de connecteurs M365, Jira, Teams, SharePoint Environnement Cloud & conteneurs : GCP (GKE) ou AWS , Docker , Kubernetes CI/CD & DevOps : GitLab CI, tests unitaires/intégration/E2E, SonarQube Sécurité & IAM : Vault , Okta Observabilité et performance : Dynatrace Contribution aux usages IA générative (LLM, RAG, prompt engineering) Méthodologies Agile / SAFe , anglais technique requis

Recherche d’un développeur FrontEnd confirmé pour intégrer la squad Front du programme Augmented (environnement GCP , mode Agile/SAFe ). Missions principales : Développement de briques front pour l’usage de la GenAI à l’échelle du groupe. Intégration de nouveaux écrans de personnalisation d’agents IA. Évaluation d’outils de dev IA + participation aux guidelines GenAI. Exploration de nouvelles technos et contribution aux use cases IA innovants. Compétences clés recherchées : React /Next.js APIs REST – OpenID Connect / OAuth2 Tests front, Git, culture DevOps Design Patterns Maîtrise des assistants de code (ex. Copilot), prompts, Agentic Connaissances ML / LLM / RAG / IA générative RGPD & éthique IA Agile / SAFe Anglais

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients intégrateurs un Data Scientist. Secteur d'activité client final : aéronautique Missions principales : Analyser et exploiter des données afin de produire des insights à forte valeur ajoutée Concevoir et expérimenter des solutions en Intelligence Artificielle Travailler sur des Large Language Models (LLM) dans le cadre de cas d’usage data et AI Contribuer à la qualification, l’évaluation et l’amélioration des modèles Collaborer avec des équipes techniques et métiers dans un contexte international Participer aux échanges, réunions et à la documentation en anglais