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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.

Solution Architecte expérimenté avec une double compétence Python/IA et maîtrise du vibe coding, capable de concevoir des architectures innovantes tout en accompagnant une équipe de développeurs dans un contexte agile et international. 1. Description de la mission Dans le cadre des projets IT Innovation, il s'agira d'intégrer et de renforcer l'équipe, en tant que Solution Architecte et Tech Lead IA Python . Vous serez en charge des spécifications, conceptions architecturales et réalisations des différents modules nécessaires à la mise en production des solutions IA. Cette équipe travaille en mode agile en proximité avec les métiers Products & Innovation ainsi que les équipes métier et IT des autres filières du client. En tant que Tech Lead, vous aurez la responsabilité de développer les solutions tout en accompagnant et en montant en compétences les développeurs Python/IA de l'équipe . Vous jouerez un rôle clé dans l 'architecture des solutions IA, l'intégration des LLMs et technologies ML/DL, et dans la mise en place des meilleures pratiques de développement assisté par IA. Expert reconnu en vibe coding , vous maîtrisez parfaitement l'utilisation des outils d 'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité architecturale et la maintenabilité du code. Vous êtes capable de former et guider l'équipe dans l'adoption de ces nouvelles méthodes de travail. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire . Résultats attendus (Livrables) • Participation active aux workshops avec les équipes IT/métiers du client et contribution aux décisions architecturales • Conception et design d'architectures de solutions IA scalables et robustes (LLMs, ML/DL, data pipelines) • Prise en charge des modules critiques du projet : Architecture, Conception, Développement, Tests, mise en production • Accompagnement et mentorat des développeurs Python/IA de l'équipe (code reviews, pair programming, transfert de compétences) • Formation et coaching de l'équipe sur les techniques de vibe coding et utilisation optimale des outils IA • Création d'une bibliothèque de prompts réutilisables et de best practices pour le développement assisté par IA • Définition et mise en place des standards de développement Python et des best practices IA • Échanges et communications techniques avec les autres membres de l'équipe et les parties prenantes • Documentation architecturale complète (ADR - Architecture Decision Records, diagrammes, patterns, choix techniques) • Documentation des best practices techniques et méthodologiques détaillée • Mise en place et automatisation des tests (pytest, unittest, tests d'intégration, tests de modèles IA) • Contribution à la stratégie MLOps et à l'industrialisation des solutions IA • Optimisation des performances et des coûts des solutions IA (latence, throughput, coûts API) • Veille technologique et recommandations sur les évolutions techniques de la stack Python et IA • Évaluation et benchmark des nouveaux outils, frameworks et modèles IA pour améliorer la productivité • Animation de sessions de partage de connaissances sur l'IA et le vibe coding

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un Expert Claude Code / AI DevOps H/F . Dans le cadre d’un programme transverse visant à industrialiser l’usage des outils de génération de code basés sur LLM (Claude Code, GPT, Gemini), vous interviendrez comme référent expert. Ce besoin s’inscrit dans un programme stratégique de construction d’un cloud souverain unifié au sein du client, impliquant plusieurs entités et une refonte complète des environnements existants. Votre rôle sera d’optimiser leur usage dans des environnements DevOps complexes et multi-équipes. Vous accompagnerez plusieurs équipes techniques (Kubernetes, stockage, IAM, provisioning) afin d’accélérer leur productivité et améliorer la qualité des développements via une configuration avancée et contextualisée des outils d’IA. Objectif et livrable: Définir les bonnes pratiques d’utilisation de Claude Code et outils équivalents Concevoir et structurer les fichiers de configuration (prompt engineering, arborescences, règles) Produire un guide/documentation de référence Accompagner les équipes (workshops, onboarding, coaching) Industrialiser les usages IA dans le cycle de développement Compétences attendues: Expertise avancée en DevOps (CI/CD, automatisation, pipelines) Maîtrise des environnements Cloud (Azure, GCP ou AWS) Expérience concrète avec LLM (Claude, GPT, Gemini) et prompt engineering Capacité à structurer/configurer des environnements IA (contextes, fichiers, règles) Solide expérience en développement logiciel (multi-langages) Connaissance Kubernetes et architectures distribuées Expérience en industrialisation et scaling d’outils

Compétences indispensables : Maîtrise des fondamentaux du Machine Learning : compréhension des concepts clés, des algorithmes et des méthodes d'évaluation o Excellente maîtrise de Python o Maîtrise des principales bibliothèques d’IA et de data science (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn) o Maîtrise des tâches de pré-traitement des données textuelles (parsing, expressions régulières, enrichissement (POS Tagging, dependency parsing), normalisation via lemmatisation ou stemming, correction orthographique) o Bonne compréhension des architectures de réseaux de neurones (notamment les RNN, LSTM, GRU), de transformer et du fonctionnement des LLM o Solide expérience dans la conception et l’implémentation de systèmes d’IA générative avancés basés sur des LLM o Maîtrise des architectures RAG et de leurs principaux composants (techniques de chunking, embeddings, indexation vectorielle, retrieval, reranking) o Maîtrise du prompt engineering avancé o Maîtrise des techniques et métriques d’évaluation NLP et LLM et des systèmes RAG o Maîtrise de l’analyse de factualité, robustesse et hallucinations des modèles o Maîtrise du déploiement de modèles IA dans des environnements cloud o Capacité à accompagner techniquement des datascientists o Capacité à restituer et communiquer efficacement les résultats des travaux menés en datascience et IA o Capacité à travailler en équipe o Gitlab : Connaissances de versionning et de partage de code (add, commit, push, pull, …) Compétences nécessaires : Maîtrise des services AWS utilisés pour les projets IA Générative (SageMaker, Bedrock, OpenSearch, S3) o Maîtrise de frameworks dédiés aux applications LLM (LangChain, LlamaIndex) o Expérience dans la conception de workflows LLM complexes (agents, orchestration de chaînes de prompts, tool use / function calling) o Maîtrise des techniques de fine-tuning de modèles (PEFT, LoRA, QLoRA) o Réalisation de projets dans l’environnement Dataïku o Gestion de la donnée dans un contexte réglementaire RGPD/AI Act o MLOps : expérience avec des outils et des pratiques pour automatiser le cycle de vie du ML, y compris l'intégration continue, le déploiement continu et la surveillance des modèles o Appétence à l’innovation et à la veille technologique : capacité à rester à jour avec les dernières avancées en IA o Proactivité et dynamisme o Aisance et rigueur rédactionnelle

Conception solution : Définir l’architecture logicielle (front Angular, back Java / Spring Boot, services LLM), rédiger les spécifications fonctionnelles & techniques, estimer la charge. - Implémentation & intégration LLM : Développer les composants, orchestrer appels API, mettre en place RAG, embeddings, vector stores, prompt engineering. - Mise en production et run : Automatiser CI/CD, superviser la performance, optimiser les coûts et la latence des appels LLM, assurer le support. Techniques :  Front-end : Angular 14+, RxJS, NgRx  Back-end : Java 17+, Spring Boot, REST/GraphQL, JPA/Hibernate, Maven/Gradle  LLM & IA générative : o Intégration API (OpenAI, Azure OpenAI, Vertex AI, Anthropic, Mistral) o MCP, Retrieval-Augmented Generation (RAG) o Vector DB, embeddings, Semantic search o Prompt engineering, Guardrails, évaluations automatiques de prompts  DevOps : GitLab, Jenkins, OpenShift  Cloud : Azure  Sécurité & conformité : OAuth2 / OIDC, gestion des secrets, RGPD, Data Masking  Autonomie et leadership technique : organiser son backlog, arbitrer les priorités sans supervision rapprochée  Esprit d’initiative : proposer des cas d’usage innovants, challenger l’existant  Rigueur : documentation précise, couverture de tests élevée, respect des SLAs

Dans le cadre du développement de solutions d’intelligence artificielle avancées, nous recherchons un Développeur GenAI Python avec expertise GCP afin de contribuer à la conception et au développement de services applicatifs basés sur des modèles d’IA générative. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de services applicatifs autour des LLM , l’intégration de modèles d’intelligence artificielle, ainsi que la mise en place d’architectures cloud scalables dans un environnement Google Cloud Platform. L’objectif est de construire des composants robustes permettant d’exploiter l’IA générative dans des applications à forte exigence de performance, de sécurité et de scalabilité. La mission couvre l’ensemble du cycle de développement : design d’API, développement de microservices, intégration des modèles d’IA, mise en production et optimisation des performances dans un environnement cloud moderne. Le consultant contribuera également à la mise en place de mécanismes d’orchestration d’agents IA, d’intégration avec des modèles LLM et de couches d’intégration sécurisées , afin de garantir des systèmes fiables et performants. Responsabilités principales Développer des services applicatifs autour de l’IA générative et des modèles LLM Concevoir et développer des microservices en Python Mettre en place des API REST sécurisées et performantes Intégrer des LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) dans les applications Développer des mécanismes de routage et d’orchestration pour agents IA Concevoir des architectures cloud scalables et résilientes sur GCP Optimiser les performances pour garantir faible latence et haute disponibilité Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité applicative et IA Environnement technique Cloud Google Cloud Platform : Cloud Run, Cloud Build, Cloud Functions Vertex AI Backend Python FastAPI Pydantic SQLAlchemy Bases de données Firestore Redis NoSQL GenAI Intégration LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) Prompt engineering Architectures d’agents IA Frameworks d’orchestration (LangChain, ADK) DevOps Docker GitHub CI/CD Monitoring Cloud Logging Cloud Monitoring Outils de développement GitHub Outils de développement assistés par IA