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

Nous recherchons sur la région de Nantes des développeurs maîtrisant Java, ayant des connaissances en Python, capable de s'intégrer dans des contextes variés, d'implémenter des composants IA (RAG, LLM, embeddings) et de documenter ces pratiques pour accélérer la montée en compétences des équipes accompagnées. Mission sur site client 3 jours par semaine et 2 jours en télétravail Compétences: Java, ayant des connaissances en Python, capable de s'intégrer dans des contextes variés, d'implémenter des composants IA (RAG, LLM, embeddings)

ContexteDans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, le centre de compétences IA recherche un Business Analyst pour accompagner le déploiement, la gouvernance et l'adoption de cas d'usage basés sur une plateforme RAG (Retrieval-Augmented Generation) déjà mise à disposition des entités du groupe. Le/la consultant(e) interviendra comme interlocuteur privilégié entre les métiers, les experts IA et les équipes techniques afin d'assurer le cadrage, le pilotage et l'intégration des nouveaux cas d'usage. MissionsCadrage des besoins métiers Recueillir et analyser les besoins des entités Identifier et qualifier les cas d'usage éligibles à la plateforme RAG (Dataiku) Animer les ateliers de cadrage fonctionnel Formaliser les besoins sous forme de User Stories et critères d'acceptation Product Ownership Gérer et prioriser le backlog produit Piloter les demandes d'évolution et d'intégration Assurer le suivi des développements et des livraisons Participer aux cérémonies Agile Pilotage des intégrations Coordonner l'ensemble des parties prenantes (métiers, IA, data, IT) Organiser l'onboarding des nouvelles entités Suivre les phases de recette et de validation métier Assurer le reporting d'avancement et le suivi des actions Adoption et accompagnement Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d'amélioration Contribuer aux supports de communication et de promotion de l'offre Outils & EnvironnementJira Confluence Microsoft 365 SharePoint Outils collaboratifs et de gestion documentaire Livrables attendusNotes de cadrage User Stories et backlog produit Roadmap d'intégration des cas d'usage Comptes-rendus d'ateliers Tableaux de bord de suivi et reporting Supports d'accompagnement des utilisateurs

Dans le cadre d'un projet chez l'un de nos clients, nous recherchons un Développeur Python Backend expérimenté, capable d'intervenir sur des environnements à forte volumétrie et sur des sujets liés à l'IA générative. Vous aurez pour missions : Concevoir, développer et tester des applications backend en Python. Optimiser les performances des applications et gérer des volumétries importantes. Participer au développement de solutions autour des LLM et architectures RAG. Mettre en œuvre et maintenir les processus de CI/CD. Participer au déploiement et à la maintenance des différents environnements. Travailler en méthodologie Agile avec les équipes techniques et fonctionnelles. Assurer le support applicatif, l'analyse et le suivi des incidents. Contribuer à l'amélioration continue de la qualité, de la performance et de la fiabilité des applications.

Notre client, un groupe international des services financiers, monte sa propre équipe d'intelligence artificielle. Cette équipe crée des outils fondés sur l'IA générative pour les entités du groupe. Certains automatisent des processus internes, d'autres sont utilisés directement par les clients et les partenaires. Vous rejoindrez une équipe de développeurs IA à taille humaine. Elle fonctionne avec un lead technique et un socle technologique commun. Le sujet n'est pas d'empiler les prototypes : il s'agit de livrer des solutions robustes et utilisées au quotidien. Vos missionsConstruire des solutions d'IA générative en Python : assistants conversationnels, agents autonomes, systèmes de recherche augmentée (RAG) branchés sur des bases documentaires. Suivre chaque projet de bout en bout : vous définissez l'approche technique avec les équipes métier, puis vous développez, testez, mettez en production et suivez les résultats dans la durée. Améliorer les solutions déjà en service : rendre les réponses plus pertinentes, gagner en rapidité, maîtriser les coûts d'utilisation des modèles et faire les mises à jour vers les nouvelles versions de LLM. Livrer les nouveaux projets prévus dans la feuille de route, en tenant les délais fixés. Garantir un code fiable et durable : tests automatisés, documentation, revues de code croisées. Faire progresser les pratiques de l'équipe : standards de développement, sécurité et confidentialité des données, partage de connaissances.

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint Mission - Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale - Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Responsabilités Développement Python / Go / IA - Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) - Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) - Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint - Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) - Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) - Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint - Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API - Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities - Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint - Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) - Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint - Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) - Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal - Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot - Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration - Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints - Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) - Tests de non-régression sur les réponses IA : - Golden datasets et évaluation automatique des réponses - Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) - A/B testing des prompts et des versions de modèles - Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents - Tests de sécurité : - Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) - Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) - Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) - Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling - Observabilité de la qualité via Langfuse : - Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) - Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) - Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) - Alerting sur dégradation de qualité - Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) - Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration - Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store - Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur - Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) - Gestion multi-langues (FR/EN) Stack Technique - Langages : Python 3.11+, Go - IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs - Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) - Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector - SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL - API : FastAPI, Pydantic - Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 - CI/CD : GitLab CI, Tekton - Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift Compétences Requises - Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle - Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components) - Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, LangChain, LlamaIndex et patterns RAG - Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA - Expérience d'intégration avec SharePoint Online et/ou SharePoint On-Premise (API Graph, REST, CSOM) - Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application - Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge - Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding - CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte - Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité) - Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions

Dans le cadre du développement de plateformes Data et de nouveaux usages liés à l'Intelligence Artificielle et à l'IA agentique, nous recherchons un Architecte Cybersécurité Cloud, Data & IA Senior capable de concevoir et sécuriser des architectures complexes dans un environnement Cloud AWS. Le consultant interviendra en transverse avec les équipes Architecture, Cybersécurité, Cloud, Data et IA. Missions principalesConcevoir les architectures de sécurité des plateformes Data, IA, GenAI et IA agentique. Sécuriser les flux de données de bout en bout : ingestion, stockage, traitement, exposition et consommation. Définir les modèles IAM / RBAC / Zero Trust et appliquer les principes de moindre privilège. Sécuriser les identités humaines, techniques et celles des agents IA. Définir les mécanismes de chiffrement et de protection des données : KMS, PKI, certificats et gestion des secrets. Sécuriser les environnements AWS : S3, Lambda, API, bases de données et composants Data. Sécuriser les accès des agents IA aux outils, API et données. Prendre en compte les risques spécifiques GenAI / LLM / RAG : prompt injection, fuite ou exfiltration de données, accès non autorisés et actions autonomes. Définir les guardrails et mécanismes de contrôle des modèles IA. Intégrer la sécurité dans les architectures et pipelines Terraform / IaC / CI/CD. Réaliser des analyses de risques et challenger les architectures techniques. Produire les standards et dossiers d'architecture sécurité. Accompagner les équipes Cloud, Data et IA dans la mise en œuvre des recommandations.

Le laboratoire d'innovation d'un grand groupe bancaire, qui réunit des pôles d'expertise en développement web et mobile, low-code, architecture et cloud privé, renforce son équipe Architecture et Cloud privé. Cette équipe accompagne les projets d'applications conteneurisées du groupe sur l'architecture, la conception et la CI/CD. Vous serez l'architecte de référence des solutions d'IA générative et agentique du groupe : vous concevez leurs architectures, orientez les choix technologiques (modèles, frameworks, plateformes) et accompagnez leur industrialisation sur le cloud privé et le cloud public, avec la sécurité, la conformité et la maîtrise des coûts en ligne de mire. Vos principales missions : Concevoir les architectures cibles des cas d'usage d'IA générative et agentique (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) et définir les patterns de référence. Contribuer à la plateforme IA du groupe : serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d'agents, sur OpenShift et sur un cloud public de confiance. Exposer les outils et les données du SI aux agents via le protocole MCP et les API, de façon sécurisée et gouvernée. Intégrer la sécurité (prompt injection, fuite de données, habilitations des agents) et la réglementation (AI Act, DORA, RGPD) ; participer aux comités de validation sécurité. Définir l'évaluation des modèles et des agents (pertinence, hallucinations, latence), mettre en place l'observabilité LLMOps et le suivi FinOps. Industrialiser le déploiement des modèles et des agents en GitOps (ArgoCD) et piloter techniquement le passage des POC à la production. Rédiger les dossiers d'architecture, animer la communauté IA agentique, et accompagner les développeurs dans l'adoption des assistants de code. Ce que la mission vous apporte : Un rôle d'architecte de référence sur le plan IA agentique d'un grand groupe bancaire. Des cas d'usage menés du prototype à la production, sur une plateforme IA en construction. Un environnement technique à jour : LLM ouverts et propriétaires, MCP, GitOps, cloud privé et public.

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedIn Le rôle de Data Scientist est centré sur l'utilisation de la science des données et de l'intelligence artificielle pour classer des rapports et développer des systèmes de RAG. (Retrieval-Augmented Generation). Ce poste vise à renforcer les compétences d'une équipe novice et à favoriser l'innovation au sein de projets spécifiques. Responsabilités :Créer et développer des modèles de classification de données. Utiliser des outils et technologies pour analyser des données complexes. Collaborer avec l'équipe métier pour comprendre les besoins de classification. Former et encadrer les membres moins expérimentés de l'équipe. Must-haves :Compétences en Python Expérience avec GCP (Google Cloud Platform) Niveau expérimenté/senior Anglais courant Nice-to-haves :Compétences en vulgarisation et pédagogie Connaissance des méthodes d'innovation Autres Détails :Localisation : Île-de-France Présence sur site : Minimum 2 jours par semaine Équipe : 10 personnes Taux d'innovation : 60% innovation, 40% continuité

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de la sécurité de ses environnements Cloud et de ses solutions d'intelligence artificielle, notre client recherche un Expert en sécurité IA et sécurité des applications Cloud. L'expert interviendra en tant que référent technique sur les problématiques de sécurité liées aux applications Cloud, aux modèles de langage (LLM) et aux systèmes d'IA agentique. Il contribuera à définir et à mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité, à identifier les vulnérabilités et à accompagner les équipes techniques dans la sécurisation de leurs architectures et de leurs développements. Missions principalesAssurer le rôle de référent interne en matière de sécurité de l'IA et des applications Cloud. Analyser et sécuriser les architectures Cloud, les API, les applications conteneurisées et les environnements serverless. Identifier et prévenir les risques de sécurité liés aux LLM, au RAG, aux bases de données vectorielles et aux agents IA. Sécuriser les serveurs MCP et les outils de développement assistés par des agents IA. Réaliser des analyses de vulnérabilités, des audits de sécurité et des exercices de modélisation des menaces. Intégrer et maintenir les contrôles de sécurité dans les pipelines CI/CD. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevSecOps et sécuriser les infrastructures définies par code (IaC). Accompagner les équipes de développement et Cloud dans la remédiation des vulnérabilités. Formuler des recommandations de sécurité claires et adaptées aux interlocuteurs techniques et métiers. Assurer une veille continue sur les menaces et les évolutions en matière de sécurité de l'IA. Expertise en sécurité IA : LLM, RAG, agents IA, MCP et référentiels OWASP. Expertise en sécurité Cloud et applicative : AWS, Azure ou GCP, Docker, Kubernetes, API et Linux. Maîtrise de la programmation, de l'analyse de vulnérabilités et des mécanismes d'authentification (OAuth2, OIDC, SAML). Expérience en DevSecOps, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) et audit de sécurité. Connaissance des environnements MLOps et des services d'IA Cloud.

Contexte de la Mission Aux côtés d'une équipe d'experts passionnés, vous relèverez les plus hauts défis techniques de la société. En tant qu'Expert Data & Retrieval, vous êtes le garant de la matière première de notre IA : la collecte, l'ingestion, l'indexation et la recherche de pertinence sur des volumes massifs de documents spécialisés, le socle qui alimente nos modèles de langage et nos produits. Votre terrain de jeu : transformer la manière dont tout un secteur professionnel travaille au quotidien. Votre mission n'est pas d'écrire un simple script, mais de concevoir des pipelines de données robustes capables d'ingérer, de nettoyer et d'indexer d'énormes corpus textuels, puis d'exposer une recherche rapide et pertinente (sémantique et hybride) au service de plusieurs équipes à travers l'Europe. Vous garantirez la fraîcheur des index et la qualité du retrieval tout en gérant une complexité technique de haut vol (volumétrie, hétérogénéité des sources, évaluation de la pertinence, scalabilité). Objectifs et Missions Principales Vos missions principales s'articulent autour de trois axes : bâtir, outiller et transmettre. 1. Collecte, Ingestion & Indexation • Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (open data, bases spécialisées, documents métier), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. • Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. • Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval) • Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec reranking et filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. • Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (recall, precision, nDCG, MRR) pour mesurer et améliorer le retrieval. • RAG : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). • Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces de qualité) et garantir la sécurité et la conformité des données (isolation par pays, conformité aux réglementations). 3. Leadership Technique & Gouvernance • Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés.

Envie d'un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur IA Python / RAG pour intervenir chez l'un de nos clients, acteur majeur du secteur juridique et fiscal. 🚀 Votre rôle Au sein d'une équipe technique spécialisée dans les solutions digitales et l'intelligence artificielle, vous participerez au développement et à l'évolution de solutions basées sur l'IA générative. Vos principales missions seront notamment de : Concevoir et développer des applications et services IA en Python ; Développer des APIs avec FastAPI ; Concevoir et améliorer des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) ; Travailler sur la vectorisation, les embeddings et la recherche sémantique ; Intégrer et exploiter des LLM dans des applications métier ; Participer aux choix techniques liés au stockage et à la recherche vectorielle ; Contribuer à l'amélioration de la qualité, de la pertinence et des performances des solutions IA.

Dans le cadre du centre d'expertise de la direction Data & IA de notre client grand compte dans le secteur bancaire. Nous recherchons un data scientist ou prompt engineer pour leur équipe. Il s'agira de contribuer à un projet un interne confidentiel. ( équipe Expertise Transverse du Centre d'Expertise Data Science composée de 18 data scientists dont les projets DS s'articulent autour des outils NLP, Search, IA Générative) Les données utilisées sont des données internes qui doivent être utilisées sous forme de synthèse de données chiffrées, mais également des données textuelles. Un moteur de recommandation sera potentiellement implémenté également. Sur la partie sur le socle, en vue d'une évolutions vers des intéractions vocales, choix des modelés STT Les tâches à réaliser sont : - Analyse / participation au cadrage de lots à réaliser - Génération de synthèse - Cadrage, participation aux développement et suivi des projets - Prompt engineering - Evaluation des performances liées à l'utilisation de LLM, RAG - Partage autour de la veille technologique

Pour un grand groupe bancaire français, ANAFI renforce l'équipe de coachs internes de la DSI (3 500 collaborateurs, en France, à Singapour, en Inde et à Montréal). Dans le cadre du programme « AI for IT », la DSI veut aller au-delà de l'usage individuel de GitHub Copilot et refondre son cycle de développement autour de la spécification : des specs porteuses de l'intention fonctionnelle et d'architecture, consommées par des agents IA qui codent et testent. Expérimentations d'ici fin 2026, passage à l'échelle sur deux ans.

Lieu : Nantes sud (44) Salaire : 55 à 60 K€ annuel brut Rythme : 1 journée de télétravail par semaine Nous recherchons pour notre client, un Tech Lead Data & IA dans le cadre d'une création de poste en CDI. VOS MISSIONS : En tant que Tech Lead Data & IA, vous pilotez techniquement les développements de votre périmètre, contribuez directement à la réalisation des solutions et garantissez leur qualité, leur performance et leur fiabilité. Développement et leadership technique Encadrer techniquement les développements, réaliser les revues de code et diffuser les bonnes pratiques. Contribuer directement au développement des solutions et accompagner la montée en compétences de l'équipe. Participer à l'évolution des API et à l'intégration des applications. Contribuer à la modernisation de notre applicatif historique en PHP et à l'intégration de l'IA dans les pratiques de développement. Data Engineering et reporting Participer à la construction et à l'évolution la plateforme Data : alimentation de l'ODS et du Data Lake, pipelines ETL/ELT et modélisation des données. Garantir la qualité, la documentation, la sécurité et la fiabilité des traitements. Développer et superviser les pipelines de données, en assurant leur performance et leur maintenabilité. Participer à la modernisation des outils de reporting pour répondre aux besoins du siège et du réseau. IA et industrialisation Développer et mettre en production des cas d'usage d'IA générative : RAG, agents, interrogation des données en langage naturel et génération de rapports. Préparer les données et intégrer les solutions IA dans l'environnement applicatif. Mettre en place les tests, les garde-fous et les mécanismes de supervision nécessaires à la fiabilité des solutions. Contribuer à la maîtrise des coûts, à la sécurité et à l'amélioration continue des solutions déployées. Qualité et performance Industrialiser les déploiements avec les pratiques CI/CD et les tests automatisés. Mettre en place le monitoring et l'observabilité des applications et des pipelines. Optimiser les performances et les coûts des infrastructures et services utilisés. Challenger les prestataires et contribuer aux choix techniques de son périmètre.

Ingénieur IA / GenAI – LLM, RAG & Agents IA Dans le cadre d'un projet autour de l'IA générative, nous recherchons un Ingénieur IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM et les agents IA. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI / LLM Développer des agents IA et workflows agentiques Concevoir et implémenter des architectures RAG Intégrer les modèles IA aux applications via API Développer principalement en Python Travailler sur le prompt engineering et l'orchestration des LLM Mettre en place embeddings et bases vectorielles Évaluer la qualité, la performance et la fiabilité des réponses Industrialiser les solutions : CI/CD, monitoring, sécurité et observabilité Accompagner les POC jusqu'à leur mise en production Compétences recherchées : Python LLM / GenAI RAG Agents IA / Agentic AI LangChain / LangGraph ou équivalent OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic / modèles open source FastAPI / APIs REST Vector databases / embeddings Docker, Git, CI/CD MLOps / LLMOps apprécié Fine-tuning / PEFT / LoRA apprécié 📍 Île-de-France / Hybride 📅 Mission longue durée