Contexte et Objectifs : Au sein d'une direction dédiée à la transformation numérique et au pilotage de la performance, la mission consiste à développer et industrialiser une plateforme d'IA générative basée sur des architectures LLM Open Source, du RAG (Retrieval Augmented Generation) et des systèmes multi-agents. L'objectif principal est d'améliorer la navigation documentaire, la qualité du retrieval et l'analyse automatique de documents contractuels et techniques en extrayant des métadonnées pertinentes et en gérant les liens internes (références croisées, hyperliens, citations, etc.). Cette plateforme devra permettre une recherche sémantique avancée, une indexation intelligente et une génération de réponses précises à partir de corpus documentaires complexes. Elle s'intégrera dans un écosystème existant et devra être scalable, sécurisée et optimisée pour répondre aux besoins métiers.
Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Développeur Full Stack C#/.NET pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé à Toulouse. Vos missions seront les suivantes : - Développer une application web et les API permettant aux utilisateurs d'interagir avec un ChatBot et les différents services d'IA ; - Développer les API backend en C#/.NET ; - Développer l'interface utilisateur et intégrer les services d'IA ; - Intégrer les services AWS et le moteur RAG ; - Gérer l'authentification et les échanges de données ; - Garantir la qualité, les performances et la maintenabilité de l'application.
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.
Contexte Renforcement des équipes DSI pour industrialiser et gouverner la plateforme IA Groupe. Mission Finaliser le déploiement et la cohérence de la plateforme IA (LiteLLM, Azure AI Foundry, Langfuse, MLflow, n8n). • Concevoir et maintenir l'architecture cible de la plateforme IA. • Définir et mettre en oeuvre les principes de gouvernance IA (architecture, sécurité, conformité, éthique). • Participer aux comités de Design Authority et produire des avis d'architecture IA. • Accompagner les Business Units dans la qualification, la conception et l'évaluation des projets IA. • Définir des patterns d'architecture IA (agents, RAG, orchestration, APIs). Livrables attendus • Dossiers d'architecture (HLD / LLD). • Avis Design Authority. • Standards et patterns IA. • Contributions à la gouvernance IA Groupe
Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)
Vos missions : En tant qu'architecte : • Collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes pour définir les stratégies d'architecture et les meilleures pratiques • Concevoir et développer des architectures de solutions robustes et évolutives en réponse aux besoins métier et technologiques de nos clients • Assurer la cohérence et la qualité des solutions proposées en termes d'architecture, de sécurité, de performance et de scalabilité • Fournir un leadership technique et mentorat aux membres de l'équipe Vos missions autour de l'IA Générative : • Aider nos clients à intégrer des solutions de GenAI dans leur SI (Cloud & OnPremise) • Vulgariser les concepts autour de la GenAI et participer à la réalisation de POC notamment via la mise en place de RAG • Contribuer à la veille technologique pour rester au fait des divers nouveautés dans le domaine Référence de l'offre : t0j67xq21r
Dans le cadre du développement d'une équipe dédiée à l'IA, nous recherchons un AI Field Delivery Engineer pour contribuer à la conception et au déploiement de solutions d'intelligence artificielle directement au sein de projets concrets. Missions : • Concevoir et implémenter des pipelines RAG : stratégies de recherche, chunking, re-ranking et recherche hybride. • Participer aux choix d'architecture liés au stockage, aux bases vectorielles et aux systèmes de recherche. • Concevoir des architectures agentiques : tool calling, workflows multi-étapes, gestion du contexte et intégration de mécanismes human-in-the-loop. • Développer des frameworks et environnements d'évaluation (eval harnesses) en collaboration avec les profils LLMOps. • Concevoir et optimiser des prompts : prompting structuré, few-shot learning et patterns adaptés aux différents cas d'usage. • Développer des composants TypeScript réutilisables destinés à alimenter une bibliothèque commune de composants IA. • Participer au lancement et à la réalisation de cas d'usage IA aux côtés des équipes engineering et produit. • Transformer les solutions développées dans le cadre des projets en patterns et composants réutilisables pour les autres équipes. • Contribuer à la mise en production de solutions IA et à l'amélioration continue de leur fiabilité et de leur qualité. Référence de l'offre : d2367mjkml
