Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance RAG

Mission Vous interviendrez sur un projet stratégique de structuration de la connaissance métier , dont les principaux objectifs sont : Concevoir et structurer des ontologies métier robustes . Définir une architecture sémantique permettant d’alimenter et fiabiliser des LLM via des graphes de connaissances. Apporter une expertise critique et stratégique sur les approches hybrides (symbolique + génératif). Transformer des enjeux métiers complexes en POC pertinents et structurés . Alimenter, structurer et fiabiliser les chaînes de connaissance au service d’applications IA explicables. Optimiser l'efficience des modèles (maîtrise des coûts/tokens) au sein d'un environnement souverain. L’IA générative (LLM, RAG, GraphRAG, modèles souverains) est intégrée en surcouche dans une architecture de connaissance maîtrisée (RDF / OWL / SPARQL).

• Vision & Stratégie Produit IA : Porter la vision produit des solutions d’IA en étroite collaboration avec les équipes métier. Cela inclut d’identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers, et de prioriser les projets en conséquence (focus valeur et faisabilité). • Gestion du Backlog & Priorisation : Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA. Vous traduisez les besoins métier en features et user stories, alimentez et maintenez le backlog, et arbitrez les priorités en fonction de la valeur ajoutée attendue, du feedback utilisateur et des contraintes (réglementaires, techniques, ROI). Votre objectif est de maximiser l’impact business de chaque sprint livré. • Pilotage du Delivery Agile : Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile. Vous organisez et animez les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives), suivez l’avancement des développements, et assurez la levée des obstacles en coordination avec les autres départements. Vous veillez au respect des engagements de qualité, budget et délais, et communiquez de manière proactive sur l’avancement auprès des sponsors. • Coordination Métiers–Data–IT : Jouer le rôle d’interface et de facilitateur entre les équipes Data Science, les équipes IT (architectes, MLOps, sécurité…) et les métiers sponsors. Vous travaillez en collaboration étroite avec les experts métier pour co-construire les solutions et favoriser leur adoption, tout en intégrant les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide. • Crédit & Risque (Scoring) – Use cases « Machine Learning » traditionnels : Sur ce pilier clé, vous pilotez les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux). En lien direct avec les équipes Risque et Validation, vous concevez et suivez les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles, en explorant des approches innovantes (par ex. nouvelles données, algorithmes avancés). Vous vous assurez que les modèles délivrés contribuent à la stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires. Vous veillez également à la mise en production et au monitoring de ces modèles (détection de dérive, recalibrage), en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque. • IA Générative & Agents : Vous explorez et déployez les cas d’usage liés à l’IA Générative pour transformer nos processus internes et la relation client. Concrètement, vous pilotez des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation). Par exemple, vous pourrez lancer des MVP d’agents pour automatiser l’analyse de documents complexes, assister les équipes internes (Audit, Marketing…) ou enrichir le support client. Vous définissez les objectifs et indicateurs de succès de ces projets, supervisez les étapes de prototypage et de déploiement en production, et veillez à mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions. Vous aurez aussi à cœur d’évaluer et optimiser les performances de ces agents (cohérence des réponses, pertinence, diversité), en vous appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses). L’enjeu est de concrétiser les promesses de l’IA générative tout en garantissant un usage responsable et efficace pour l’entreprise.

Nous recherchons un·e développeur·se AI / RAG pour concevoir et industrialiser des solutions de GenAI dans un environnement Microsoft Azure (copilotes métier, recherche documentaire, assistants internes). Missions Conception et mise en œuvre d’architectures RAG (ingestion, indexation, retrieval, génération). Intégration LLM (Azure OpenAI), recherche vectorielle / hybride (Azure AI Search). Mise en production : sécurité, monitoring, performance. Stack Python (FastAPI) ou Node.js · RAG · Azure OpenAI · Azure AI Search · Azure Functions / Containers · CI/CD.

Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du groupe. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Mission de business analyst avec des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Lead MLOps – Expert PythonRAG Conversationnel Production (Azure Cloud – Full Microsoft) Dans un contexte cabinet / finance / environnement régulé, nous recherchons un Lead MLOps senior , expert Python, ayant déjà mis en production un RAG conversationnel sur Azure . Il ne s’agit pas d’un rôle de Data Scientist ni d’un profil POC. Nous cherchons un Lead Engineering capable d’industrialiser, structurer et opérer un système GenAI en production , dans un environnement complexe et multi-acteurs. Mission Transformer un RAG conversationnel (POC ou existant) en système production-grade . Concevoir et structurer l’architecture technique sur Azure Cloud . Mettre en place les pipelines CI/CD et MLOps adaptés aux systèmes LLM/RAG. Déployer, monitorer et opérer la solution en production. Définir les standards de gouvernance IA, versioning, auditabilité et conformité. Interagir étroitement avec les architectes Azure et équipes Ops Cloud . Être force de proposition, cadrer, arbitrer et assumer les décisions techniques. Passer du POC à la PROD de manière structurée et mesurable . Expertise Azure (indispensable) Maîtrise concrète des environnements Azure : Azure OpenAI Azure AI Search / Vector Search Azure ML / Fabric / Databricks Azure DevOps / GitHub Actions AKS ou services managés Azure Monitoring Azure (logs, métriques, alerting) Capacité à dialoguer techniquement avec les architectes et équipes Ops Azure. RAG Conversationnel – Exigences Architecture modulaire (ingestion / retrieval / génération découplés) Gestion du contexte conversationnel Optimisation retrieval (chunking, reranking, hiérarchisation) Contrôle des hallucinations Monitoring qualité & performance Évaluation automatisée (LLM-as-a-Judge, métriques retrieval, A/B testing) MLOps – Cœur du rôle Pipelines CI/CD pour ML / GenAI Versioning code / data / modèles Tests unitaires & intégration Monitoring technique (latence, coûts, erreurs) Monitoring sémantique (qualité des réponses) Rollback & gestion des incidents Gouvernance IA & standards engineering Engineering Python expert (FastAPI, modularité, clean architecture) Structuration claire du code Gitflow maîtrisé Scalabilité & résilience Documentation et standards d’équipe Profil recherché 7–10+ ans d’expérience Lead MLOps / ML Engineering senior Expérience démontrée de mise en production RAG conversationnel sur Azure Habitué aux environnements cabinet / finance / régulés Leadership affirmé, capacité à s’imposer Capable de proposer des solutions pragmatiques et surtout de les exécuter Environnement de travail Localisation : Paris centre Télétravail partiel possible Environnement exigeant mais agile Culture d’équipe forte, esprit “team spirit” Mode de fonctionnement dynamique, proche d’un esprit startup Forte exposition aux enjeux stratégiques IA Ce que nous ne recherchons pas Profils orientés uniquement Data Science RAG prototype / non production-grade Expérience Azure superficielle Manque d’expérience MLOps réelle Profil incapable de structurer et gouverner

Pour un acteur du secteur du Retail basé dans le Nord de la France : Dans un contexte d’accélération des technologies autour de l’AI et du GenAI, de transformation digitale et d’organisation d’entreprise plateforme, nous déployons des solutions et produits en lien direct avec l’ensemble de nos BUs et des communautés Digitales. En tant que Data Engineer avec un rôle de Discovery Lead, tu es un profil moteur sur l'ensemble du cycle : de l'analyse des nouvelles tendances à la mise en production de MVP (Minimum Viable Product). 1. Pilotage du Discovery : ○ Tu prends en charge des sujets complexes et émergents liés à la donnée (SEO, expérience client, APIs). ○ Tu es capable d'initier le développement sans nécessiter un cahier des charges exhaustif et d'agir sur la base d'objectifs métier. ○ Tu as déjà eu des approches de type Discovery, où tu as participé et organisé l'analyse et à la spécification de solutions naissantes. 2. Veille, Analyse & Architecture : ○ Tu réalises une veille technique et forcément en lien avec le métier dans les domaines du Commerce en ligne, du SEO/GEO, et des évolutions du Generative AI pour anticiper les nouveaux besoins. ○ En lien direct avec nos Tech leads et nos software architects, tu utilises ton excellent niveau d'analyse pour définir et documenter le plan technique et l'architecture à mettre en place pour chaque explorations (y compris les pipelines de données, où les différentes approches de prompt engineering). 3. Développement de MVP (Minimum Viable Product) : ○ Ta mission est de développer rapidement des prototypes fonctionnels pour tester et valider la valeur business. ○ Cela implique de réaliser aussi bien le développement Back-end (API Java) que le développement Front-end rapide pour matérialiser le produit ou l'outil d'expérimentation. ○ Tu as la capacité de limiter le périmètre fonctionnel du MVP à l'essentiel (ne pas traiter 100% des cas) afin de maximiser la vitesse de mise en marché / expérimentation. 4. Mesure & Communication : ○ Tu définis les KPIs (Key Performance Indicators) à atteindre pour chaque MVP. ○ Tu assures aussi la spécification et la communication claire et concise des résultats des expérimentations auprès des équipes métier et techniques Périmètre des Sujets : ● Phase 1 - SEO Technique & Gen AI : Construction de solutions pour enrichir, formater et rendre nos données "AI-friendly" afin d'optimiser son indexation et sa compréhension par les moteurs de recherche et les Generative Engines. ● Phase 2 - Expérience Client & Plateforme : Ton périmètre s'étendra à des sujets stratégiques : Site Web (Navigation, Personnalisation), Espace Client, Pages Magasins, et développement d'APIs Backend transverses (Web/Mobile/App).

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grands comptes dans le secteur bancaire, nous recherchons un(e) business analyst confirmé avec une expérience en tant que data scientist sur des systèmes RAG. Vous travaillerez sur des sujets d'IA et d'IA générative et notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative RAG (Retrieval Augmented Generation). Vos missions principales : - Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists - Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées - Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration - Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme - Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets - Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client

Contexte : Dans le cadre d’un vaste projet stratégique de déploiement SDWAN, et intégrer à ce titre le département Ingénierie et Conception, domaine Automatisation au sein de la Direction des Services Réseaux, nous recherchons : Un(e) ingénieur(e) NetDevOps pour participer à l’intégration de la solution du fournisseur retenu avec le système d’information et son automatisation dans l’infrastructure réseau et sécurité. Brique essentielle pour nos équipes métiers et techniques, ce poste demande des connaissances sur les technologies réseaux et sécurité, ainsi que des compétences de développement, scripting et automatisation. Mission : Vous aurez la responsabilité de : Concevoir et implémenter des nouvelles fonctionnalités et des nouveaux produits du back-end de l'application avec les tests unitaires associés dans le respect des normes et des bonnes pratiques Challenger les évolutions d'architecture, afin de garantir l'exploitabilité, la qualité et la sécurité Automatiser les taches de vérification, supervision, administration et déploiement des configurations des équipements réseaux, en veillant particulièrement à la disponibilité et à la sécurité de l'infrastructure et des services Intégrer des feedbacks utilisateurs, notamment dans le but d’améliorer continuellement les données et la performance de l’application Interagir avec toutes les parties prenantes du projet Documenter la totalité du travail accompli et former les équipes de production sur les livraisons Être force de proposition concernant les best practice, etc. Aptitudes : En particulier, l’ingénieur NetDevOps devra avoir une connaissance importante de l’environnement de scripting, des API, et du réseau qui sera automatisé. Notamment, il/elle devra :

Afin de mener à bien notre mission l’équipe est composée de Data Engineer, de Data Scientist, de développeurs Python et d’un data analyst. L’équipe se veut jeune dynamique, motivée et très pro-active, l’entraide et la bonne ambiance sont présentes. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les softs skills sont donc autant essentielles que la technique : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. La mission : Un programme visant à traiter l’ensemble des uses cases nécessitant l’utilisation d’IA à destination de la Finance a été lancé. Dans le cadre de notre activité nous avons pour mission d’accompagner la phase de cadrage faite par les Product Owner et d’implémenter des solutions adaptées aux besoins exprimés. Pour se faire nous cherchons à renforcer l’équipe actuelle constituée de développeur Full stack (Python\Angular) de data engineer et de data scientist avec un Data Engineer possédant de bonnes compétences en IA générative. La mission principale du profil retenu sera : Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative Participer à la mise en place de prompts et de RAG Collaborer étroitement avec les Product owner, les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. Si vous êtes passionné par les défis liés à la manipulation de données non structurées, que vous maîtrisez le Python et que vous avez une solide expérience en Data Engineering et en Ia générative, nous serions ravis de recevoir votre candidature. L’environnement de travail se veut stimulant, il offre des opportunités d'apprentissage continu et des projets innovants au sein d'une équipe dynamique et passionnée par les technologies émergentes. Durant votre intervention vous serez rattaché au responsable de l’équipe de développements tactiques et vous serez supervisé par un membre de l’équipe maitrisant les outils de data science. Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d’autres développeurs.

Nous recherchons un LLM Engineer confirmé / senior avec un fort background Data Scientist , pour intervenir sur des projets stratégiques autour de l’ IA Générative et des architectures RAG sur AWS. 🎯 Contexte de la mission Vous intégrerez une équipe en charge de concevoir et industrialiser des solutions IA basées sur des LLM , avec des enjeux forts de performance, sécurité et scalabilité. L’objectif : passer du prototype à la production sur des cas d’usage métier à fort impact. ⚙️ Missions principales Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM . Mettre en place des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) . Développer des agents IA avec LangChain / LlamaIndex ou frameworks équivalents. Déployer et industrialiser les solutions sur AWS . Optimiser les performances (fine-tuning, embeddings, prompt engineering avancé). Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour cadrer les cas d’usage. Participer aux phases de POC puis d’industrialisation.

Contexte & Objectif du Poste Dans le cadre de la modernisation du GSOC et de la mise en place d'une plateforme agentique IA, nous recherchons un expert cybersécurité / AWS / IA / développement Python capable de concevoir, développer et opérer les composants essentiels de notre future architecture d'IA de Défense. Vous jouerez un rôle stratégique en développant : • des agents IA opérationnels, • des sous-agents spécialisés, • des pipelines AI/ML robustes, • des intégrations avancées avec Splunk, XSOAR, AWS et nos systèmes internes.

Concevoir et développer des AI agents (LangChain, LangGraph, LangFlow ou équivalent) Mettre en œuvre des solutions basées sur LLMs et RAG Concevoir des architectures scalables (évaluation, monitoring, testing, déploiement) Participer au cycle complet : design, MVP, itérations et industrialisation Mettre en place des frameworks réutilisables pour accélérer les développements Assurer une veille active sur les nouvelles approches IA Environnement technique Python, PyTorch / TensorFlow, Spark, Databricks, AWS, SQL, Airflow, Delta Lake

Nous recherchons un Agent Engineer spécialisé sur l’écosystème Google Cloud afin de contribuer au développement d’agents conversationnels basés sur l’intelligence artificielle générative. La mission s’inscrit dans un programme stratégique visant à enrichir l’expérience client grâce aux LLM et à automatiser certaines interactions du centre de relation client. Le consultant interviendra sur des cas d’usage concrets mêlant voicebot intelligent et agents conversationnels d’auto-diagnostic , avec un objectif clair : améliorer la compréhension des demandes clients et augmenter le taux de résolution au premier contact. Le rôle implique à la fois des compétences d’ingénierie IA, d’architecture technique et d’industrialisation des modèles . Rôle attendu Concevoir et développer des agents conversationnels basés sur des LLM au sein de l’écosystème Google Cloud Participer à l’évolution d’un voicebot existant en intégrant des capacités d’IA générative Concevoir un agent d’auto-diagnostic conversationnel permettant aux utilisateurs de diagnostiquer certaines pannes de manière autonome Mettre en place des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin d’enrichir les réponses des agents Implémenter et optimiser les solutions sur Vertex AI et Dialogflow CX Contribuer à l’industrialisation des modèles : évaluation des LLM, tests de robustesse, métriques de performance et bonnes pratiques AIOps

Au sein de la Direction Fast Delivery Solutions d’un grand groupe, vous rejoignez l'équipe "Développements Tactiques". Cette équipe de 19 personnes fonctionne en mode agile/commando pour délivrer des solutions innovantes répondant aux besoins immédiats des métiers, avec une forte composante IA Générative. Votre Mission : Vous intervenez sur la construction de solutions logicielles de bout en bout. Vous êtes le pont technique entre les modèles d'IA et l'utilisateur final. Conception et développement d'interfaces utilisateurs complexes et réactives sous Angular . Architecture et développement d'APIs performantes sous Python / FastAPI . Intégration de cas d'usage IA Générative et implémentation de RAG (Retrieval-Augmented Generation) au sein des applications. Interaction directe avec les métiers pour challenger le besoin et itérer rapidement (Pocs & Industrialisation). Maintenance évolutive et garantie de la qualité du code (Tests, CI/CD).

Nous recherchons un(e) Lead Product Owner pour piloter la conception et la livraison à l’échelle industrielle de produits innovants, centrés sur l’IA et les données, pour la franchise de Recherche en Valeurs Mobilières côté vente (sell-side). Vous orchestrerez une équipe interfonctionnelle (Analystes de Recherche, Ventes, Corporate Access, Data Scientists/Ingénieurs, UI/UX et ingénieurs full-stack) afin de créer des services sécurisés, multilingues et prêts pour le client, améliorant la portée, la qualité et la monétisation de la recherche. Périmètre du produit : trois piliers 1. Production augmentée par l’IA pour les Analystes de Recherche Génération et assemblage de documents de recherche multilingues avec supervision humaine. Capacités clés : ingestion et templating de documents, traduction/adaptation du ton, sourcing de données, suggestions de mise à jour de modèles, résumés factuels avec citations et validation. 2. Engagement client augmenté par l’IA pour les Ventes Agents intégrés pour réduire le temps de préparation et augmenter le temps consacré aux clients et à l’analyse à forte valeur ajoutée. Capacités clés : récupération sécurisée de données internes et externes, requêtes conversationnelles, préparation ciblée de matériel client, automatisation du flux de capture d’alpha, intégration avec CRM et outils collaboratifs. 3. Monétisation & expérience client Transformation de la propriété intellectuelle en revenus récurrents via différents formats : ensembles de données, abonnements, contenus générés par IA (chatbots, podcasts, vidéos, etc.). Capacités clés : empaquetage de données, génération de contenu multi-format, analyse de l’utilisation et de la monétisation, distribution conforme aux droits. Contexte technologique : Modernisation d’une plateforme mixte : systèmes existants (CRM, portail web de Recherche) et nouvelles solutions IA (Azure RAG, Microsoft Copilot, plateformes de données et IA). Livraison de produits RAG/LLM/Agents à l’échelle avec garde-fous, observabilité et contrôle des coûts. Responsabilités clés : Définir la feuille de route 3 ans et quantifier la valeur via OKRs. Concevoir des expériences RAG/agents, automatiser les flux, sécuriser les données et superviser la qualité humaine. Intégrer les flux de données, assurer la conformité des licences et collaborer avec les équipes Juridique/Conformité. Gérer le backlog, rédiger les PRD, définir les SLOs, livrer de manière itérative et soutenir le lancement des offres client.