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Contexte et mission principale Au sein de l'équipe DATA & IA , vous piloter 2 projets transversaux (Etude réseau IA, IDP / SSO Groupe) et êtes responsable du portefeuille de projet d'infrastructure IA de la nouvelle entité IA du groupe Crédit Agricole (Plateforme Mistral, Prism.AI, AI Gateway, …) Missions et responsabilités Gestion de portefeuille • Préparation des comités stratégiques client • Suivi des budgets, des plannings, des risques et des alertes • Coordination des 3 chefs de projets du domaine IA et Data Marketplace groupe • Reporting à la direction DATA & IA • Préparation des COPIL Client IA Pilotage projets • Pilotage de 2 projets transversaux du domaine IA • Etude réseau IA o La zone d'hébergement utilisée mutualisée ne peut pas à terme absorber l'ensemble des usages des différentes entités o Etude de la solution envisagée o CA AI possède sa propre zone o Accès par les entités, via une nouvelle zone d'exposition, aux ressources (Mistral, Prisme, EDFG) mises à disposition par CA AI o Scénario d'exposition pour les entités en dehors du Réseau CARMEN (connexion, compatibilité adressage,…) o Scénario pour les réseaux « workplace » CA AI o Contributeurs à engager Architectes ASI (transverses), CTR (sécurité), et RSA (réseau) • IDP / SSO Groupe o CAAI, utilise une solution intermédiaire via les soutions existantes, mais nécessite de disposer d'une brique technique couvrant un périmètre plus large si elle souhaite industrialiser ses pratiques. o PÉRIMÈTRE CIBLE o Toutes les identités du Groupe, collaborateurs et agents IA, avec une gestion unifiée des autorisations sur l'ensemble des entités connectées. o SOLUTION ENVISAGÉE o Un SSO Groupe à l'étude, avec brokering central vers l'IdP de chaque entité et gestion native des identités d'agents IA. o NOUVEAUTÉS o Extension du périmètre aux identités non-humaines (agents, MCP, A2A…) • Participer à la définition des choix d'architecture et des standards techniques • Contribuer à l'analyse des besoins fonctionnels et techniques • Proposer des solutions techniques innovantes et adaptées aux contraintes du groupe Production de livrables • Préparation des supports des comités de pilotage et des comités opérationnel • Rédiger les comptes-rendus de comités de pilotage et des comités de suivi • RIDA • Préparation des supports de comité de revue du portefeuille projet CA AI

Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data & IA – Dataiku AI Designer pour intervenir sur un projet d'automatisation des recettes de données grâce à l'intelligence artificielle. 🎯 Missions principales : · Concevoir un MVP d'assistance à la génération et à l'exécution de cas de tests. · Exploiter les spécifications fonctionnelles et les données Big Data. · Mettre en œuvre des solutions IA avec Dataiku et des modèles LLM. ✅ Compétences recherchées : · Expertise en Dataiku AI Designer. · Expérience en environnement Data industrialisé, idéalement Big Data. · Connaissance des modèles Mistral appréciée. · Une expérience en finance de marché serait un plus. 📍 Localisation : Paris 📅 Démarrage : 04/11/2026 ⏳ Durée : Environ 40 jours, jusqu'à mi-janvier 2027(Misision 2 mois qui peut etre prolongée si le MVP est une réusssite) Cordialement

Rattaché à la Direction des Systèmes d'Information, vous intervenez à l'échelle du Groupe afin de définir, structurer et développer les usages de l'IA. Votre rôle est de transformer les besoins métiers en solutions concrètes, sécurisées et créatrices de valeur. À ce titre, vos principales responsabilités sont les suivantes :Participer à la définition et à la mise en œuvre de la stratégie IA du Groupe, ainsi qu'à la structuration de sa gouvernance. Aller à la rencontre des différentes directions métiers afin d'identifier et de prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Identifier et évaluer les solutions d'intelligence artificielle disponibles sur le marché. Concevoir et mettre en œuvre des POC, prototypes et expérimentations permettant de valider la pertinence des solutions envisagées. Participer à l'intégration de solutions IA dans l'écosystème SI existant et notamment dans l'environnement Microsoft 365. Développer et expérimenter des assistants conversationnels, agents IA et workflows automatisés. Étudier les opportunités autour des applications métiers du Groupe, notamment Infor M3 et Salesforce. Accompagner les collaborateurs dans l'adoption des outils d'IA générative : Copilot, ChatGPT, Mistral, Claude, etc. Concevoir et animer des ateliers, formations et supports pédagogiques afin de développer progressivement une culture IA commune au sein du Groupe. Travailler en collaboration avec les équipes Infrastructure, Data, Applications métiers, Cybersécurité et les référents RGPD. Participer à la définition des bonnes pratiques en matière de sécurité, confidentialité, RGPD, AI Act et gouvernance IA. Assurer une veille technologique permanente sur les évolutions rapides du marché et identifier les nouvelles opportunités pour le Groupe. Mesurer l'adoption des solutions déployées ainsi que les gains de productivité et leur valeur pour les métiers.

Secteur : Banque Anglais : Indispensable Contexte de la missionDans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, un acteur majeur du secteur bancaire recherche 5 AI Engineers spécialisés en IA générative et agentique. Vous interviendrez sur la conception, le développement, l'intégration et le déploiement de solutions innovantes basées sur les Large Language Models (LLM) et les architectures multi-agents, en veillant à leur performance, leur fiabilité, leur sécurité et leur conformité réglementaire. Vous collaborerez étroitement avec les équipes Produit, Data, IT, Sécurité et DevOps afin de transformer les besoins métiers en solutions IA robustes et industrialisées. Missions principalesConcevoir et développer des solutions d'IA générative et agentique adaptées aux besoins métiers. Intégrer, configurer et optimiser des LLM, notamment Mistral. Concevoir et développer des agents autonomes et des systèmes multi-agents. Mettre en œuvre des workflows et pipelines d'orchestration à l'aide de frameworks spécialisés. Optimiser les performances des modèles et des prompts : prompt engineering, few-shot learning et fine-tuning. Développer des mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et des biais. Industrialiser et déployer les solutions IA en production en collaboration avec les équipes DevOps/MLOps. Mettre en place des pipelines CI/CD et contribuer à la conteneurisation et à l'orchestration des applications IA. Garantir la sécurité, la traçabilité et la conformité des solutions développées. Assurer la documentation technique et le suivi des évolutions des solutions mises en production. Compétences techniques requisesIA générative & LLM Maîtrise des LLM, notamment Mistral. Prompt engineering, few-shot learning et fine-tuning. Évaluation et optimisation des performances des modèles. IA agentique & orchestration Conception d'agents autonomes et d'architectures multi-agents. Maîtrise d'au moins un framework d'orchestration : LangChain, AutoGen ou CrewAI. Développement Excellente maîtrise de Python. Capacité à développer des pipelines techniques robustes et maintenables. MLOps / DevOps CI/CD, Docker et Kubernetes. Déploiement, supervision et monitoring de solutions IA en production. Expérience de l'industrialisation de modèles ou d'applications basés sur des LLM. Sécurité & conformité Sensibilité aux enjeux de sécurité et de gouvernance de l'IA. Connaissance du RGPD, de l'AI Act et des mécanismes de maîtrise des risques liés à l'IA.

MissionsAnalyser et optimiser les coûts liés aux services Cloud et IA. Mettre en place les indicateurs de suivi FinOps. Construire des tableaux de bord de pilotage des coûts. Identifier les leviers d'optimisation des dépenses Azure, AWS ou GCP. Accompagner les équipes IA dans la maîtrise des coûts liés aux LLM. Réaliser des analyses d'usage des modèles GPT, Claude, Gemini, Mistral et autres solutions IA. Participer à la définition des bonnes pratiques FinOps IA. Produire des recommandations pour améliorer le rapport coût/performance des architectures. Contribuer aux instances de gouvernance Cloud et IA.

Nous recherchons un Data Scientist IA confirmé, orienté MLOps / LLMOps, pour assurer le fonctionnement opérationnel, la maintenance et les évolutions mineures d'une plateforme d'IA générative en production. L'objectif est de garantir la continuité de service, la performance et la sécurité de la plateforme, tout en contribuant à son industrialisation. Missions : - Assurer le Run et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme IA. - Analyser et corriger les anomalies, gérer le backlog et les demandes récurrentes. - Réaliser les opérations de maintenance et les petites évolutions. - Surveiller les performances, notamment du RAG, et proposer des améliorations. - Renforcer les pratiques MLOps / LLMOps, l'observabilité et les chaînes CI/CD. - Automatiser les tâches récurrentes et les tests (jeux de test, intégration). - Contribuer à la conformité RGPD et aux exigences de sécurité. - Participer aux expérimentations en Lab et à leur industrialisation dans les socles techniques. Environnement technique : - Développement : Python (API), React - IA générative : LangChain, LangGraph, Langfuse, Mistral AI, Vertex AI, RAG - Base de données : PostgreSQL vectorisé - Cloud : GCP (S3NS), Cloud Run, GCS - Ops : MLOps, LLMOps, DevOps, CI/CD, observabilité Profil recherché - 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Scientist avec une maitrise de la stack technique mentionnée. - Double compétence IA générative et exploitation / industrialisation de plateformes. - Capacité à gérer le Run, investiguer les incidents et corriger les anomalies. - Profil autonome, débrouillard, astucieux et pragmatique. Positionnement : Profil Ops / MLOps / LLMOps, davantage orienté exploitation, automatisation et maintenance que développement de nouvelles fonctionnalités complexes.

Zenith est un cabinet de recrutement spécialisé dans l'IT. Créé il y a 5 ans, Zenith génère aujourd'hui un CA de près de 10 M€ et se développe à vitesse grand V. Notre marque de fabrique : une persévérance à toute épreuve et un positionnement qualitatif renforcé par notre outil maison boosté à l'IA Zenith App est une solutions maison utilisés par nos consultants en missions et client et couvre le CRM qui a été complètement intégrés. Sur notre roadmap 2026-2027, Nous souhaitons développer notre parseur de CV et intégrer la fonctionnalité d'ATS pour les gestions de nos offre (Application Tracking System) Pour renforcer notre équipe existante constitué d'un PO et de 5 développeurs, nous recherchons un dev full stack React / Django Vous serez chargé du développement des évolutions de notre plateforme de recrutement pour progressivement prendre en charge de grosses évolutions avec le support de l'équipe développement Environnement technique : Django Rest, React JS MUI, Cloudflare, Scaleway (Hosting), Grafana, Slack, Google, Yousign, Pennylane, mistral En tant que membre à part entière, vos missions seront de : Réaliser les développement back sur les nouvelles fonctionnalités (80%) Assurer la maintenance de l'existant (20%) Réaliser des codes reviews de l'équipe Faire de propositions d'améliorations et de réduction de la dette technique Votre profil : - 2 à 5 années d'expérience professionnel sur Django et React - Vous privilégiez les solutions robustes, durables, maintenables - Vous aimez le travail en équipe Ce que nous apportons: Évoluer dans une start-up à forte croissance avec perspective dévolution Une équipe mixte IT/ recrutement Des supers locaux dans le 8ème à Paris à côté de St Lazare Avantages : Salaire sur 12 mois Tickets restaurants Intéressement et participation RTT : 7 jours Possibilité de travailler à distance dès que possible

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Dompte la puissance des LLMs et structure les instructions d'excellence au cœur des applicationsDans le cadre de l'optimisation et de l'industrialisation de ses solutions d'intelligence artificielle générative, un grand compte recherche un(e) Prompt Engineer. Ton rôle sera central, créatif et analytique : tu concevras, testeras, formaliseras et industrialiseras les prompts qui pilotent l'ensemble des applications basées sur les grands modèles de langage du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe pluridisciplinaire réunissant des développeurs IA, des Product Owners, des linguistes et des experts métiers. En interface constante avec les utilisateurs finaux et les squads techniques, tu seras le garant de la qualité, de la cohérence et de la sécurité des sorties générées par les modèles. C'est le cadre idéal pour déployer des stratégies de raisonnement avancées (Chain-of-thought, ReAct), structurer des bancs d'évaluation rigoureux et accélérer l'acculturation des équipes aux capacités réelles des LLMs. Tes missions clésIngénierie de Prompts & Stratégies Avancées (Mode DESIGN & OPTIMISATION) : Concevoir, tester et optimiser les instructions complexes (prompts systèmes, templates) pour maximiser la pertinence des réponses applicatives : classification, extraction structurée, synthèse et génération de contenu. Déployer des démarches de prompting avancées : Few-Shot learning, Chain-of-Thought (CoT), ReAct, Plan & Execute. Adapter et calibrer les instructions selon les spécificités des différents modèles du marché (Claude, GPT, Mistral, Gemini) et suivre leurs évolutions de version. Collaborer au quotidien avec les équipes métiers pour traduire leurs processus et exigences fonctionnelles en directives précises pour les LLMs. Évaluation Systématique, Versioning & Acculturation (Mode QUALITÉ & GOUVERNANCE) : Mettre en place des protocoles d'évaluation systématique : constitution de jeux de tests de référence, mesure de métriques de qualité et qualification des cas d'échec / hallucinations. Créer, organiser et maintenir la bibliothèque de prompts de l'entreprise, documentée et versionnée selon les standards de l'équipe. Intervenir sur des plateformes d'IA d'entreprise et environnements low-code (Copilot Studio, plateformes d'orchestration). Rédiger les guides de bonnes pratiques et participer activement à l'acculturation et à la montée en compétences des collaborateurs sur les usages de l'IA générative. Ton profilFormation : Bac+3 à Bac+5 avec un profil technique, linguistique computationnelle ou profil hybride (expertise métier avec forte appétence pour les technologies de l'IA). Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 2 à 4 ans dans l'écosystème numérique, incluant une pratique concrète, démontrable et méthodique du Prompt Engineering et des LLMs. Expertise Prompting & IA Impérative : Maîtrise approfondie des techniques de prompting (Few-Shot, Chain-of-Thought, ReAct, contraintes de formatage JSON/Markdown). Excellente compréhension du fonctionnement des modèles de fondation (Anthropic, OpenAI, Mistral, Google), de leur comportement probabiliste et de leurs limites. Pratique des outils et méthodologies d'évaluation des sorties génératives. Compétences Techniques & Outils : Notions de programmation en Python et d'interaction avec les APIs LLM. Compréhension des mécanismes de recherche documentaire (RAG) et manipulation d'outils type Copilot Studio. Langues : Français et anglais avec d'excellentes qualités rédactionnelles dans les deux langues. Tes atoutsExcellence Rédactionnelle et Précision Sémantique : Rigueur absolue dans le choix des mots, la syntaxe et la structuration logique des consignes. Esprit d'Analyse et Rigueur d'Évaluation : Capacité à mesurer méthodiquement les écarts, analyser les biais et itérer de manière scientifique sur les jeux de test. Pédagogie et Écoute Active : Aisance relationnelle pour comprendre les besoins des directions métiers et les accompagner dans l'adoption des solutions. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Contexte de la mission Le projet AI pour Tous (plateforme Mistral et Le Chat) permet à 4 500 collaborateurs d'exploiter l'IA générative au quotidien : création d'agents IA, gestion des bibliothèques documentaires, workspaces, accès et incidents. La mission s'inscrit en appui direct du PO Mistral / AI pour Tous (Train Capacités Business IA) pour : Structurer les besoins, Contribuer au backlog, Développer/automatiser des outillages d'administration et de suivi, Exploiter les logs et KPI Traiter les irritants Objectifs et livrables Développer des outils & services pour répondre aux besoins d'exigence de conformité, de sécurité et d'observabilité Garantir la stabilité, la performance et la résilience des environnements d'exécution (dev, recette, production). Définir et implémenter une stratégie d'observabilité (logs, métriques, traces) sur l'ensemble des services de la plateforme. Mettre en place des alertes pertinentes basées sur des SLO/SLI afin de détecter proactivement les incidents. Contribuer à l'analyse des incidents en exploitant les logs applicatifs, métriques et données persistées. Automatiser les déploiements et standardiser les pratiques DevOps de la plateforme SaaS. Expérience confirmée DevOps sur des plateformes cloud et Kubernetes en environnement de production. Expérience confirmée sur la gestion des contrats d'API Maîtrise des pratiques CI/CD, Infrastructure as Code et automatisation (GitOps) Capacité à analyser des incidents complexes en croisant {logs, métriques et requêtes en base de données. Création de dashboards dynamiques (Datadog) Mise en place de métriques custom (business + technique) Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Observabilité & Monitoring : Datadog (APM, logs, métriques, tracing distribué, dashboards, alerting avancé) Confirmé Developper des micro services: Microservice java/python, kafka Confirmé Base de données RDS : PostgreSQL, MongoDB (interrogation et analyse à des fins de diagnostic). Confirmé Java 21 - Springboot 4 Confirmé Open API Confirmé CI/CD & DevOps : Jenkins/ GitLab CI, Infrastructure as Code. Confirmé Cloud & Conteneurs : AWS, Kubernetes, Terraform. Confirmé Angular 21 Confirmé

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Envie de relever un nouveau défi autour de la Data et de l'IA ? CELAD vous attend ! 🚀 Vous êtes passionné(e) par la recherche d'information, les architectures data et l'IA générative ? Vous souhaitez intervenir sur des problématiques de volumétrie, d'indexation et de pertinence à grande échelle ? Nous recherchons un Tech Lead Data Retrieval / RAG pour rejoindre un acteur du secteur de l'édition juridique et de la Legaltech, basé à La Défense. Au sein d'une équipe spécialisée dans les services IA, vous contribuerez à la conception du socle data qui alimente des applications intelligentes destinées aux professionnels du droit. 🎯 Votre rôleVous serez le référent technique sur la collecte, l'ingestion, la transformation et l'indexation de corpus documentaires volumineux. Votre objectif : concevoir des pipelines fiables et scalables, tout en optimisant la pertinence des résultats issus de moteurs de recherche hybrides et de systèmes RAG. 🚀 Vos principales missionsIngestion de données : concevoir des pipelines capables de collecter et de traiter des sources hétérogènes, d'assurer le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. Indexation : industrialiser les mécanismes d'indexation et d'embeddings sur des corpus volumineux, en garantissant la fraîcheur et la cohérence des index. Recherche d'information : concevoir des stratégies de recherche combinant recherche lexicale, recherche sémantique, BM25, embeddings et reranking. Optimisation de la pertinence : définir des métriques et des jeux de tests pour mesurer et améliorer la qualité du retrieval. Architecture RAG : structurer la récupération des documents et du contexte transmis aux LLM, en gérant les citations, la déduplication et les fenêtres de contexte. Qualité et traçabilité : mettre en place le versioning des datasets et des index, le lignage des données et des mécanismes de supervision. Sécurité : contribuer à la protection des données, au cloisonnement des traitements et au respect des exigences réglementaires. Leadership technique : accompagner les équipes, promouvoir les bonnes pratiques de développement et contribuer aux choix d'architecture. 🛠️ Environnement techniqueLangages : Python 3.11+, Go apprécié. Recherche et indexation : OpenSearch, Elasticsearch, pgvector, Weaviate, Qdrant, BM25, recherche hybride. IA et NLP : embeddings, sentence-transformers, tokenisation, parsing documentaire, reranking, RAG, LangChain. LLM : OpenAI, Mistral, Bedrock ou technologies équivalentes. Data engineering : PostgreSQL, Airflow, Spark ou équivalents. Infrastructure : Kafka, Redis, Docker, CI/CD, Kubernetes. Tests et évaluation : Pytest, precision, recall, nDCG, MRR.