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Dans le cadre d'un projet stratégique pour l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un(e) Développeur(se) confirmé(e) spécialisé(e) en IA Générative et architectures LLM. L'objectif de la mission est de concevoir, développer et industrialiser une plateforme d'IA générative dédiée à l'analyse documentaire, en s'appuyant sur des architectures modernes de type LLM open source, RAG et systèmes multi-agents. La mission couvre l'ensemble du cycle de vie : du cadrage technique à l'intégration en production au sein d'un Système d'Information complexe et sécurisé. Les missions: Back-end & InfrastructureConception et développement de l'architecture serveur Développement Python / FastAPI Développement et sécurisation d'API REST Gestion des bases de données, API et performance serveur Docker, déploiement et industrialisation des composants IA Gestion des donnéesMise en place de pipelines ETL automatisés (collecte, nettoyage, transformation) Intégration de bases de données SQL / NoSQL Traitements asynchrones à grande échelle Intégration & Modélisation IAIntégration de modèles LLM open source (via Hugging Face ou API) Mise en œuvre de pipelines RAG, embeddings et vector stores Prompt engineering et optimisation des chaînes d'inférence Intégration dans des applications métier existantes Optimisation & PerformanceMonitoring, logs et gestion de la latence Optimisation GPU/CPU, mise en cache, compression Réduction des coûts d'infrastructure cloud/on-premise Collaboration & PilotageTraduction des besoins métiers en solutions techniques Participation active aux ateliers avec les parties prenantes Contribution à la gestion des risques et au planning projet

Pour l'un de nos clients, acteur majeur du secteur des services et de la transformation digitale, nous recherchons un Tech Lead Full Stack & IA Engineer afin d'accompagner l'évolution d'une plateforme stratégique au sein d'un environnement technologique innovant. Vous interviendrez sur des sujets à forte valeur ajoutée mêlant architecture microservices, développement Full Stack, DevSecOps et Intelligence Artificielle Générative, avec un rôle transverse auprès des équipes de développement. Descriptif du posteAu sein d'une équipe technologique dynamique, vous aurez pour missions de : Piloter les évolutions d'architecture des applications basées sur des microservices et API REST/GraphQL. Concevoir et intégrer des solutions d'Intelligence Artificielle Générative et des systèmes agentiques multi-agents. Développer et optimiser des workflows d'agents autonomes, en utilisant notamment les protocoles MCP, les Skills, le Prompt Engineering et les mécanismes d'interception (Hooks). Participer à l'industrialisation des pratiques DevSecOps et à l'automatisation des déploiements cloud native. Réaliser des revues de code et garantir la qualité des développements Java, NodeJS et Angular. Concevoir des architectures d'intégration complexes autour de GraphQL, REST et middleware. Accompagner les équipes techniques dans l'adoption des bonnes pratiques de conception, développement et déploiement. Assurer une veille technologique active et contribuer à l'amélioration continue des standards de développement.

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Expert en IA générative, RAG, LLMOPs. Dans le cadre d'un programme majeur sur le SI Client, le Client souhaite faire appel à une prestation d'expertise en intelligence artificielle générative, en IA agentique et en Model Context Protocol (MCP). La prestation sera intégrée à l'IA Factory afin d'aider concrètement les acteurs métier, fonctionnels et techniques à utiliser l'IA dans leurs activités quotidiennes. La mission consistera à conduire les activités ci-dessous : - Accompagner les différentes phases du projet : conception, spécifications, développement, tests, migration, documentation et préparation de l'exploitation ; - Faire monter en compétence les équipes du Client sur les usages de l'IA générative, de l'IA agentique, du RAG et du MCP, par l'accompagnement en situation de travail ; - Concevoir, améliorer et exécuter les prompts nécessaires à la production de spécifications, documentations, supports, comptes rendus, analyses et synthèses ; - Accompagner les développeurs dans l'usage maîtrisé de l'IA pour générer, expliquer, documenter, revoir et tester le code ; - Aider à sélectionner, configurer et mettre en place les outils, assistants, agents et connexions MCP utiles au projet, dans le respect des cadres du Client ; Ce périmètre ne doit pas directement être lié au programme du Client mais les outils validés pourront être inclus dans le programme si la pertinence est démontrée - Rendre opérationnel les nouvelles fonctionnalités IA mises en œuvre et effectuer une gestion du changement pour les différentes équipes utilisatrices ; - Sécuriser les usages : confidentialité, protection des données, traçabilité, contrôle humain, maîtrise des hallucinations et conformité aux exigences de sécurité et de gouvernance IA. - Contribuer à l'enrichissement des offres IA pour le Client - Favoriser le retour d'expérience et l'acculturation des collaborateurs du Client - Participer et proposer des éléments de communication en vue d'une communication large sur l'usage de l'IA au sein du Client (dans le contexte du projet) Exigences Techniques et Fonctionnelles : • Expertise démontrée en IA générative, prompt engineering, RAG, IA agentique et MCP • Expérience des projets de développement logiciel complexes ; une expérience des paiements sera appréciée • Expérience du développement assisté par IA, de la génération de tests, de la documentation et de la revue de code • Capacité à configurer et déployer des outils dans un environnement d'entreprise sécurisé et gouverné • Retours d'expérience sur des sujets, de coaching/formation, de travail en équipe et de transfert de compétences

🔎 Contexte de la mission Le client souhaite renforcer une équipe dédiée à l'innovation IA dans le secteur de la défense afin d'accélérer l'adoption de l'Agentic Automation auprès des équipes Delivery Use Case et Asset. Le contexte est particulièrement exigeant avec des contraintes fortes de : 🔐 Sécurité Confidentialité Auditabilité Déploiement on-premise Industrialisation Contrôle des actions réalisées par les agents IA L'objectif n'est donc pas simplement de développer des POC avec des LLM, mais de concevoir et industrialiser des systèmes d'agents IA réutilisables et sécurisés. 🧠 Missions principales1. Agentic AI / Orchestration Le consultant devra : Concevoir et industrialiser des capacités d'Agentic Automation réutilisables. Développer des patterns, composants, templates et modules d'orchestration. Mettre en place du controlled tool calling. Contrôler les actions exécutées par les agents. Gérer l'état des agents. Implémenter les mécanismes de : retries ; timeouts ; backoff ; gestion des erreurs. 2. 🔐 Sécurité & Guardrails Point très important du besoin. Le candidat devra savoir mettre en place : Guardrails de sécurité. Mécanismes de conformité. Auditabilité des agents LLM. Contrôle des actions. Déploiement dans des environnements sensibles. Stratégies permettant de maîtriser les comportements des agents. 👉 Il faut donc éviter les profils uniquement orientés Prompt Engineering / ChatGPT / RAG sans expérience d'industrialisation d'agents. 3. 🧪 Évaluation & qualité des agents Le consultant devra définir un véritable framework d'évaluation : scénarios de test ; quality gates ; scoring ; métriques ; logs ; observabilité ; suivi de la qualité des agents. L'objectif est de pouvoir mesurer et contrôler le comportement des agents avant leur mise en production. 4. ⚙️ Industrialisation / DevOps Le profil devra également intervenir sur : CI/CD Docker / conteneurisation Gestion des dépendances Déploiements contrôlés Intégration dans des environnements on-premise Tests automatisés Observabilité Mise en production 5. 👥 Coaching & accompagnement Le rôle n'est pas uniquement technique. Le consultant devra également : Animer des ateliers. Faire du coaching. Réaliser du pairing avec les équipes. Effectuer des revues d'architecture. Accompagner les équipes sur CI/CD, tests, observabilité et production. Assurer le transfert de compétences. Faire monter les équipes en autonomie. 🔴 Compétence indispensableAgentic AI / AI Agents C'est le critère n°1 du sourcing. Le candidat doit avoir une expérience concrète de conception et/ou industrialisation de systèmes basés sur des agents IA, et pas uniquement : ❌ utilisation de ChatGPT ❌ Prompt Engineering uniquement ❌ RAG uniquement ❌ développement classique avec une API LLM On recherche plutôt quelqu'un ayant travaillé sur : ✅ orchestration d'agents ✅ tool calling ✅ gestion d'état ✅ contrôle des actions ✅ agents autonomes / semi-autonomes ✅ guardrails ✅ évaluation d'agents ✅ observabilité ✅ mise en production

Dans le cadre de l'accélération de l'adoption de l'IA générative par ses équipes de développement, un grand compte recherche un Coach IA pour former, accompagner et outiller les développeurs dans l'intégration de l'IA à leurs pratiques quotidiennes. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'animation d'ateliers pratiques, de sessions de « dojos » et d'ateliers de pair-programming pour acculturer les développeurs aux meilleures pratiques d'usage de l'IA ▪ L'intervention directe au sein des équipes projet pour intégrer l'IA générative dans leurs rituels quotidiens et leur écosystème d'outils (configuration des IDEs, intégration dans les pipelines CI/CD) ▪ Le rôle de référent : répondre aux interrogations techniques, éthiques et méthodologiques liées à l'usage de l'IA ▪ La structuration et l'enrichissement d'une base de connaissances partagée : guides de prompt engineering, cas d'usage concrets, chartes de bonnes pratiques ▪ L'identification des cas d'usage récurrents et la conception de solutions d'automatisation adaptées ▪ La veille technologique et prospective sur les outils d'IA pour le développement

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement de développement FULLSTACK dans le cadre du développement d'une application permettant d'automatiser la gestion d'alertes DLP basés sur la solution Varonis SaaS. --> Responsabilités Développement d'application Compréhension des besoins et exigences techniques afin de développer une application interne permettant la gestion d'appels API Développement de l'intégration des API REST permettant l'automatisation de la collecte et l'analyse de données Analyse de l'existant et définition de la stratégie de migration Reprise du suivi des cas d'usage des modèles LLM sur la base de prompt permettant d'affiner les détections de données Travail en collaboration avec les équipes IT et Sécurité pour la mise en place des actions correctives. Documentation et mise à jour la documentation existante sur github ainsi qu'avec des livrables, afin d'assurer un transfert des connaissances. Effectuer un reporting régulier sur l'avancement des projets. Optimisation de la performance, la sécurité et la qualité du code. Compétences techniques : Python avancé : programmation orientée objet, framework FastAPI, modularisation, gestion des dépendances et traitement des erreurs. Intégration d'API REST : JSON, pagination, gestion des quotas, reprises sur erreur et idempotence. Authentification et sécurité des API : OAuth 2.0/SAML (SSO), certificats, secrets et tokens. Industrialisation : Github, CI/CD, packaging Python et gestion des environnements. Migration et refactoring de scripts Python, PowerShell et SQL vers une application industrielle et scalable. Création du Front utilisateur permettant l'industrialisation des processus (HTML, Javascript, REACT) Sécurisation des données : chiffrement, contrôle d'accès et non-exposition des secrets. Observabilité : journalisation, métriques, alertes et traçabilité des traitements. Maîtrise de SQL et expérience des bases Microsoft SQL Server. Intégration de modèle IA/LLM et Prompt engineering Compétences appréciées : Compréhension et appétence des concepts liés à la protection des données (RGPD, PCI-DSS) Compréhension des concepts sécurité liés au cloud (Microsoft Azure O365) Connaissance des services de conteneurisation (Kubernetes, Openshift) en vue d'une migration future Collaboration •Travail en étroite collaboration avec différentes équipes pour comprendre les exigences et fournir des solutions adaptées. •Participation aux revues de code et contribuer à l'amélioration des normes et des bonnes pratiques de codage. Documentation •Rédaction et maintient d'une documentation à jour (guides utilisateurs, spécifications techniques, documentation API).