Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Prompt Engineering

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

Orcan Intelligence recherche pour l'un de ses clients un AI Consultant - Copilot & ChatGPT. Voici les missions: Travaux de prompting et de création d’agents sur Copilot (web et M365) et ChatGPT. Support quotidien dans la structuration de l’offre AI Commodities. Suivi du reporting d’usage et de l’inventaire des agents. Accompagnement des équipes métiers dans l’adoption des solutions. Animation de la communauté d’utilisateurs. Assistance aux utilisateurs sur les sujets de prompting et de construction d’agents. Relecture et validation des prompts destinés à la galerie interne (qualité, consommation, alignement aux guidelines). Relecture et validation des agents avant publication (qualité, consommation, alignement aux guidelines). Construction et maintenance des intégrations/connexions entre Copilot et d’autres applications internes.

RÉSUMÉ EXPRESS Expert Microsoft 365 senior (7 ans+) pour une DSI grand groupe. Il maîtrise SharePoint Online, la gouvernance O365 et la Power Platform, et a une expérience réelle de construction d'agents IA en production via Copilot Studio et/ou Azure OpenAI avec des architectures RAG. Profil rare à la croisée de l'expertise plateforme Microsoft et de l'IA applicative. Au moins un agent déployé en production réelle est un prérequis. MISSIONS PRINCIPALES Administration & Gouvernance M365 Administrer le tenant M365 en profondeur (Exchange Online, Teams, SharePoint Online, OneDrive), gérer les politiques de sécurité et conformité (DLP, sensitivity labels, Conditional Access, MFA) Automatiser et administrer via PowerShell M365 et Microsoft Graph API Gérer les licences M365 Copilot et optimiser le ROI dans un contexte grand groupe Architecture & Développement SharePoint Online Concevoir l'architecture de sites et de collections (Hub sites, communication sites, team sites), gérer les permissions, les flux de contenu et les métadonnées Développer en SharePoint Framework (SPFx) pour les agents custom si nécessaire Intégrer SharePoint comme source de données pour les architectures RAG Construction d'Agents IA (Copilot Studio & Azure OpenAI) Concevoir et déployer des agents IA conversationnels via Copilot Studio : topics, entités, actions, connecteurs custom, intégration Teams/SharePoint Construire des agents custom via Azure OpenAI Service (GPT-4, embeddings), Azure AI Search et des architectures RAG sur des sources documentaires O365 Maîtriser les patterns Declarative Agents et Custom Engine Agents dans l'écosystème M365 Développer les intégrations via Microsoft Graph API (Python ou C# selon le contexte) Power Platform & Automatisation Créer des workflows Power Automate intégrés aux agents, des connecteurs custom et des interfaces Power Apps si nécessaire Étendre les capacités des agents via les connecteurs de la Power Platform Gouvernance Sécurité des Agents IA Valider chaque agent IA déployé sur le plan sécurité et conformité (accès aux données, DLP, RGPD) avec les équipes sécurité du groupe Garantir la conformité des architectures RAG avec les politiques de protection des données

Dans le cadre de la maintenance et de l’évolution de services back-end existants, nous recherchons un développeur expérimenté pour intervenir sur un environnement technique legacy basé sur OpenText Gupta / Centura . Vous participerez à l’analyse, la maintenance, l’évolution et le reverse-engineering d’applications back-end critiques. La mission nécessite une forte capacité à comprendre du code existant, à analyser la logique métier et base de données, ainsi qu’à proposer des évolutions fiables dans un environnement structuré et orienté qualité. Le projet s’appuie notamment sur les technologies suivantes : OpenText Gupta Team Developer 7.x / Centura Oracle 19c+ SQL / PL-SQL APIs / intégration de services Analyse de code legacy et reverse-engineering Outils d’IA générative pour le développement : Cursor, GitHub Copilot ou équivalent Utilisation avancée du prompt engineering et compréhension des concepts liés au Model Context Protocol (MCP) Maintenance applicative et évolution de services back-end Le profil devra être capable d’utiliser des outils d’IA de développement de manière responsable afin d’assister le refactoring, l’analyse de logique métier existante et la génération de code, tout en gardant une forte capacité de validation technique. Une bonne maîtrise de l’anglais est obligatoire, car l’environnement projet nécessite une communication régulière en anglais, à l’écrit comme à l’oral.

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

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)

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT). - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Orcan Intelligence recherche pour l'un de ses clients un AI Consultant - Copilot & ChatGPT. Intégration & développement Concevoir et développer des connecteurs entre Copilot et les applications métiers Intégrer des solutions via APIs (REST), Microsoft Graph, Power Platform Participer aux choix d’architecture technique Industrialisation des solutions IA Développer et maintenir des agents IA (Copilot, ChatGPT) Transformer les besoins métiers en solutions techniques robustes Structurer et intégrer des logiques de prompting avancé Suivi & performance Mettre en place des outils de reporting d’usage et de consommation Optimiser les performances et les coûts des solutions déployées Suivre l’inventaire des agents et cas d’usage Gouvernance & qualité Garantir la sécurité, conformité et qualité des solutions Participer à la validation technique avant mise en production Support technique Assurer un support de niveau avancé Collaborer étroitement avec les équipes fonctionnelles (adoption, métiers)

Conception et optimisation des invites Concevoir, améliorer et maintenir des invites de haute qualité (système, instructions, exemples, etc.). Développer des stratégies d'invites avancées : enchaînement de pensées, interactions multiples, routage, utilisation d'outils. Créer et gérer un référentiel d'invites standardisées pour les principaux cas d'usage du secteur bancaire. Intégration aux produits Collaborer avec les équipes Données et Informatique pour intégrer des invites optimisées aux assistants conversationnels. Gérer le versionnage et le suivi du cycle de vie des invites. Accompagner les équipes métiers dans la définition de leurs besoins et l'identification des cas d'usage d'IA à forte valeur ajoutée. Évaluation et assurance qualité Mettre en œuvre des cadres de test robustes : analyse comparative, analyse des hallucinations, contrôles de précision. Réaliser des tests A/B et mettre en place des outils d'évaluation semi-supervisée. Surveiller et améliorer en continu les performances conversationnelles. Conformité, Sécurité et Gouvernance Garantir la conformité aux exigences réglementaires (secteur bancaire, RGPD, loi sur l'IA). Créer et diffuser des bonnes pratiques pour les équipes métiers.

Le Tech Lead assurera le leadership technique de l'équipe de développement, garantira la cohérence architecturale des développements, participera aux choix technologiques et sera force de proposition sur l'introduction de pratiques IA / GenAI dans les processus de delivery. Une connaissance préalable de l'environnement bancaire est fortement appréciée. Livrables Revues de code et normes techniques Documentation d'architecture Encadrement technique des développeurs Contribution aux axes IA (outillage, automatisation, proposition de use cases) Compétences Java (8/11/17), Spring Boot, microservices, API REST, SQL, GitLab CI/CD, architecture applicative, bonnes pratiques DevSecOps. Appétence IA / GenAI (LLM, prompt engineering, outillage Copilot ou équivalent). Expérience Banque appréciée. 🛠 COMPÉTENCES REQUISES ────────── ◆ Expérience banque ☆☆☆☆ ◆ IA │ ☆☆☆☆

Le poste Dans le cadre du développement d’une équipe internationale spécialisée dans les technologies d’IA générative, nous recherchons un Ingénieur Python expérimenté pour contribuer à l’industrialisation et à l’optimisation de systèmes basés sur les LLM. Vous travaillerez en collaboration étroite avec des équipes Data et IA basées à Shanghai dans un environnement innovant, technique et orienté performance. Vos missions Collaborer avec les équipes Data Science et ML Engineering Industrialiser et mettre en production des expérimentations IA Transformer des POC en solutions robustes et exploitables Concevoir des architectures scalables, fiables et résilientes Participer au développement d’applications backend et frontend Contribuer à l’amélioration continue des performances des systèmes IA Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques Évoluer dans un contexte international et distribué Environnement technique Python FastAPI / Django Architectures microservices Systèmes distribués APIs backend Frontend découplé IA générative / LLM Prompt engineering RAG (plus)

Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d’agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

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)

Dans le cadre d’une initiative innovante autour de l’IA Générative, nous recherchons un(e) Concepteur / Développeur Full Stack Senior afin de participer à la conception et au développement d’applications intelligentes de bout en bout. Le consultant interviendra sur des projets mêlant développement logiciel, intégration de modèles d’IA générative et expérience utilisateur, avec une forte orientation produit et innovation. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des applications Full Stack (front-end, back-end, APIs et bases de données) Intégrer et orchestrer des modèles d’IA générative via APIs/SDKs (LLM, modèles multimodaux, génération d’images, etc.) Mettre en œuvre des mécanismes de prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation) et guardrails de sécurité Participer à la conception d’interfaces modernes, responsives et orientées expérience utilisateur Collaborer étroitement avec les équipes UX/UI pour transformer les maquettes en interfaces de qualité Garantir la qualité du code, les performances, la sécurité et les tests des applications Mettre en place le suivi des usages et des métriques IA afin d’améliorer continuellement les solutions développées Participer aux cérémonies Agile/Scrum et contribuer aux bonnes pratiques de développement et de documentation

AI Engineer – Agentic Systems Description du poste Conception et développement de systèmes d’agents IA basés sur des LLM, capables de raisonner, planifier et interagir avec des outils externes dans des workflows multi-étapes. Responsabilités principales Concevoir et développer des systèmes agentiques basés sur des LLM pour des cas d’usage complexes Mettre en place des pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour l’accès à des données structurées et non structurées Implémenter des stratégies de raisonnement avancées (ReAct, multi-step reasoning) Développer des mécanismes de tool calling et d’intégration d’APIs externes Gérer la mémoire des agents (court terme / long terme) pour améliorer la cohérence et la performance Optimiser les performances via des techniques de prompt engineering et d’optimisation itérative (DSPy, reflective prompting) Orchestrer des workflows multi-agents avec des logiques de planification et d’exécution Collaborer avec les équipes produit et techniques pour intégrer les agents dans des systèmes existants Stack technique Frameworks : LangChain, LangGraph, DSPy Concepts : RAG, ReAct, agent orchestration, prompt engineering, reflective optimization Modèles : APIs LLM (type OpenAI API ou équivalent) Langages : Python (principal), JavaScript/TypeScript (optionnel) Profil recherché Expérience en développement d’applications basées sur des LLM Bonne compréhension des architectures d’agents IA et des systèmes distribués Capacité à concevoir des workflows complexes et autonomes Maîtrise du prompt engineering et des techniques d’optimisation Esprit analytique et orienté résolution de problèmes

Nous recherchons un LLM Engineer confirmé / senior avec un socle très solide en développement Python (minimum 6 ans d’expérience) et une spécialisation en IA / IA générative acquise sur les 2 à 3 dernières années . Le développement Python est un prérequis indispensable pour cette mission. 🎯 Contexte de la mission Vous interviendrez sur des projets stratégiques autour de l’IA générative, avec un objectif clair : industrialiser des solutions basées sur des LLM dans des environnements exigeants (performance, sécurité, scalabilité). Vous intégrerez une équipe experte en charge de faire évoluer des POC vers des solutions robustes en production , sur des cas d’usage métier à fort impact. ⚙️ Vos missions Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM Mettre en place des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Développer des agents IA ( LangChain, LlamaIndex ou équivalent ) Industrialiser et déployer les solutions sur AWS Optimiser les modèles ( fine-tuning, embeddings, prompt engineering avancé ) Collaborer étroitement avec les équipes Data, IT et métiers Participer activement aux phases de POC puis de passage à l’échelle