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Le contexteRejoignez l'équipe ACX (Advanced Customer Experience), pour piloter des projets d'IA générative et conversationnelle. L'équipe ACX gère plusieurs projets de chatbots et d'assistants virtuels. En tant que Project Manager, vous travaillez main dans la main avec le client, les parties prenantes métier et les équipes IT, et vous rapportez au Business Area Lead du domaine. Nous cherchons une personne organisée, avec du leadership et l'envie de continuer à progresser en gestion de projet. Vos missionsVous pilotez la livraison des projets de bout en bout, de l'initiation à la mise en production : Définir le scope, les objectifs et les livrables avec le management, le métier et les équipes IT Définir et suivre les KPIs qui mesurent la valeur business créée par les livrables Élaborer les plans de projet complets et les supports de communication, selon les standards de l'entreprise Préparer les propositions budgétaires et recommander les ajustements nécessaires Garantir le respect du scope, du planning, du budget et de la qualité Communiquer clairement l'avancement, les risques et les décisions aux team leads et aux parties prenantes Assurer l'interface entre la SNCB et les équipes IT internes Identifier, évaluer et gérer les risques, et mettre en œuvre les plans de mitigation Votre profilLes critères suivants sont tous obligatoires : Diplôme universitaire en informatique Minimum 2 ans d'expérience en gestion de projets chatbot ou Conversational AI Minimum 2 ans d'expérience dans le secteur public ou des entreprises publiques Français ou néerlandais niveau C1, bonne connaissance de l'autre langue nationale (niveau B) et de l'anglais (niveau B), à l'écrit comme à l'oral Expérience démontrée de Jira sur au moins 2 missions différentes Une certification en méthodologie de projet (PM², Prince2, PMP…) Une certification Agile (PSM, CSM, SAFe…) Les atouts qui feront la différenceMaîtrise de Jira, Confluence et ServiceNow Expérience de la gestion de plusieurs projets en parallèle Expérience dans le transport public Expérience sur des applications grand public (sites web, applications mobiles…) Stakeholder management et animation de comités de pilotage Connaissances en IA générative et conversationnelle : Azure, RAG, LLM, embeddings Une certification SAFe est un plus

Dans le cadre de sa transformation digitale, un groupe international recherche un Tech Lead IA pour industrialiser ses solutions d'intelligence artificielle générative et développer de nouveaux cas d'usage. Vos missions : Concevoir et déployer des architectures IA générative et agentique (LLM, RAG, MCP). Industrialiser les solutions IA : CI/CD, monitoring, sécurité et optimisation des coûts. Développer de nouveaux cas d'usage, du POC à la production. Définir les standards techniques et garantir la qualité des solutions. Encadrer techniquement deux développeurs IA et accompagner les équipes internes. Collaborer avec les équipes Data, DevOps, Infrastructure et Cybersécurité. IA : LLM, RAG, MCP, agents IA, évaluation de modèles. Cloud : AWS Bedrock, Azure AI Foundry, GCP Vertex AI. Data : BigQuery, Dataform, Airflow. DevOps : GitLab CI/CD, monitoring, FinOps. Outils : Claude Code ou équivalent. Savoir-être : Leadership, autonomie, rigueur, pédagogie, esprit d'analyse et force de proposition.

Localisation : Pas de Calais (62) / Hauts de France - 1j présentiel par semaine Début de mission : 2/11/26 (non négociable) CONTEXTE : Accélérer l'évolution de la plateforme d'intelligence artificielle générative, qui est basée sur LibreChat OBJECTIF PLATEFORME : Permettre aux collaborateurs de créer et d'utiliser des assistants IA sur mesure, des agents RAG, ainsi que des outils connectés au SI de l'entreprise MISSIONS PRINCIPALES: Au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Produit, Architecture, Sécurité, Infrastructure, QA), vous interviendrez sur l'évolution, le développement de nouvelles fonctionnalités et la maintenance de la plateforme IA. Évolution de la plateforme IA : Faire évoluer et maintenir la plateforme d'IA conversationnelle existante (stack basée sur LibreChat). Développement d'agents & d'outils : Concevoir, développer et intégrer de nouveaux services, APIs, agents intelligemment connectés et outils tiers. Intégration RAG & MCP : Participer activement à la mise en œuvre de fonctionnalités RAG avancées, de connecteurs MCP (Model Context Protocol) et d'APIs métier. Backend & Interface Utilisateur : Contribuer aux évolutions du backend ainsi qu'à l'amélioration des interfaces de configuration et d'expérience utilisateur (React). Qualité & Tests : Garantir la robustesse des développements via la mise en place de tests d'intégration automatisés. Analyse & Résolution : Diagnostiquer et corriger les anomalies d'intégration, de performance ou de comportement des agents. Observabilité & Monitoring : Participer au suivi, à la traçabilité et au monitoring des performances applicatives. Documentation : Documenter les évolutions techniques et communiquer efficacement sur les fonctionnalités nécessitant des validations manuelles. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DU PROJET Environnement Dev : DevBox, VS Code / Visual Studio, GitHub Copilot IA & LLM : Azure AI Foundry, Azure Document Intelligence, LiteLLM, LibreChat, MCP, Langfuse Backend & Data : Python, Node.js/JavaScript, MongoDB, PostgreSQL (pgvector), Redis / Azure Managed Redis Cloud & DevOps : Azure (AKS), Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions, Argo CD, JFrog Artifactory APIs & Data Flow : Gravitee API Management, REST APIs, Apache Kafka Sécurité & Observabilité : Microsoft Entra ID, OAuth2, OpenTelemetry, Grafana, k6, Référentiels OWASP & Zero Trust

Les missions sont: 1- Conception et développement d'agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d'usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d'agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Nous recherchons un Architecte IA/MLOps H/F qui 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. Il/Elle intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Missions principales 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

Maîtrise de Java (21+), Python (FastAPI, Django), Spring Boot / Spring WebFlux, architecture hexagonale et DDD Maîtrise d'Angular (versions récentes) et des kits de développement internes (Condor, JRAF) Bonne connaissance du modèle SOA / Webservices REST Connaissance des outils CI/CD (Jenkins, Ansible) et conteneurisation (Docker/Kubernetes) Connaissance des outils de tests automatisés (JUnit, Mockito, Cypress, Pytest) Connaissance du gestionnaire de source GIT Connaissance sur Azure et l'utilisations des ressources Azure La mission consiste à assurer le rôle de développeur FULL STACK senior avec des contributions sur l'ensemble des projets d'intelligence artificielle développés pour le compte du métier et des projets DATA. Ce poste exige au-delà des compétences techniques, des expériences en mode de travail agile, une bonne communication, une capacité de synthèse et une compréhension fine des enjeux techniques comme métier. La mission consiste à assurer les phases suivantes des différents projets DATA et IA en cours : Interprétation et conception des briefs techniques Développement et paramétrage Test et contrôle qualité et production Documentation technique

Ingénieur IA : Mistral & AWS Le rôle consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d'IA générative et agentique, avec une forte expertise autour de la plateforme Mistral et de son industrialisation à grande échelle. L'AI Engineer intervient sur l'intégration, la configuration et l'optimisation des LLM, ainsi que sur la mise en place de solutions d'agents autonomes et multi-agents, de pipelines techniques et de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et biais. Il contribue également au déploiement sécurisé des solutions, à leur versioning et à leur industrialisation avec Python, Docker, Kubernetes et CI/CD, en collaboration avec les équipes IT, Data, DevOps et Sécurité. Une attention particulière est portée aux contraintes RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et auditabilité. Technologies clés : Mistral, LLM, Python, LangChain, AutoGen, CrewAI, Docker, Kubernetes, CI/CD, fine-tuning, transfer learning, prompt engineering, few-shot learning et multi-agent systems.

Contexte de la mission Au sein de la DTE, le département THP réalise l'ingénierie et la mise en œuvre des plateformes d'hébergement virtualisées et conteneurisées au réseau, les infrastructures d'hébergement socles IP et les solutions de protection du réseau et de sauvegarde Aujourd'hui, les processus opérationnels de ce département (conception, déploiement, gestion des changements, traitement des demandes entrantes, exposition des services, etc.) sont insuffisamment automatisés. Ils reposent en partie sur la connaissance individuelle des processus par les parties prenantes et l'utilisation d'outillage insuffisamment interconnectés et automatisés (JIRA, Service Now, mails, etc.) Ce manque de formalisation et d'automatisation freine la fiabilité, la scalabilité, et le TTM des solutions conçues au sein de l'équipe et la capacité à absorber la charge et la complexité croissantes. Nous recherchons un partenaire capable d'apporter une méthodologie éprouvée et une capacité d'exécution pour piloter cette transformation. Expérience : 2 à 3 ans Complexité 3 Objectifs et livrables Enjeux Améliorer la formalisation des processus et leur exposition aussi bien en interne qu'en externe du département Gagner en efficacité opérationnelle en réduisant les tâches répétitives et les délais d'exécution. Interconnecter les plateformes, outils et référentiels de l'équipe (Documentation et best practices, ingénieries référentiels, provisionning…) via un moteur d'orchestration (Camunda probablement) et mettre en œuvre de l'automatisation E2E. Exploiter le potentiel de l'IA générative et de l'IA agentique pour fiabiliser, accélérer et enrichir les workflows existants (diagnostic, remédiation, documentation, aide à la décision…). Structurer durablement une démarche de formalisation et d'amélioration continue des processus, au-delà de la seule durée de la mission. Objectifs de la mission le/la consultant(e) devra : Identifier, qualifier et prioriser les processus à fort potentiel d'automatisation et d'orchestration. Définir une architecture cible d'orchestration (Camunda ou solution équivalente) permettant d'appeler et de coordonner les différentes plateformes, outils et référentiels, en s'appuyant sur les sachants. Identifier les cas d'usage pertinents d'IA générative et/ou agentique intégrables dans les workflows parmis les Use Cases déjà initié, le cas échéant, être force de proposition pour de nouveaux Use Cases. En tant que Lead sur le sujet, le/la consultante s'appuiera sur l'aide d'un/une chef de projets du département pour mener les actions de mise en œuvre nécessaires : formalisation des processus prioritaires, développement et déploiement de workflows pilotes automatisés. En ce sens, le/la consul Transférer les compétences à l'équipe interne et poser les bases d'une gouvernance pérenne de ces automatisations. --> Optimiser l'activité du département (cf. enjeux) par l'automatisation Périmètre et livrables attendus Diagnostic et cartographie des processus existants (as-is). Architecture cible (to-be) d'orchestration et d'automatisation, avec préconisations d'outillage. Produire une Feuille de route priorisée à l'aide du chef de projet Mettre en œuvre les workflows pilotés par Camunda, couvrant des processus réels de l'équipe. Intégration des cas d'usage d'IA (générative et/ou agentique) dans les workflows. Documenter les processus formalisés et guides opérationnels associés. Actions de transfert de compétences / formation de l'équipe interne. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Excellentes compétences rédactionnelles et de communication : capacité à produire des livrables clairs et à les présenter à différents niveaux (équipe technique, management). Confirmé Fortes capacités de synthèse et de prise de recul pour challenger l'existant et proposer des solutions pragmatiques. Confirmé Compétences en IA Gen / Agentique : LLM, RAG, IA Gen, Agentique, orchestration , intégration dans des processus métier existants. Confirmé Autonomie, sens de l'écoute et capacité à animer des ateliers avec des équipes techniques. Confirmé orchestration de workflows, idéalement avec Camunda ou un outil équivalent. Confirmé Atlassian Jira Confirmé Expérience en cartographie et formalisation de processus Confirmé processus métier Confirmé Expérience de conduite du changement appréciée. Compétences en développement informatique Confirmé Connaissance des environnements infrastructure/DevOps est un atout fort : virtualisation (VMware), plateformes conteneurs (OpenShift/Kubernetes), réseau (Fabric IP, Firewall …)...

Dans le cadre du programme de déploiement de l'intelligence artificielle, l'équipe IA conçoit, industrialise et exploite les cas d'usage IA au service des métiers (épargne, banque, retraite complémentaire) et des collaborateurs internes. Ces cas d'usage se situent à différents stades de maturité : sujets à cadrer, prototypes à industrialiser, solutions déjà en production à maintenir et faire évoluer. Ils portent notamment sur : l'exploitation documentaire et la recherche augmentée (RAG) sur des corpus métier : contrats, garanties, procédures, réglementaire l'assistance aux collaborateurs en gestion et en relation client : aide à la réponse, synthèse de dossier, qualification de demandes l'extraction et la structuration d'informations à partir de documents entrants (courriers, pièces justificatives, formulaires) : OCR, modèles vision la conception d'agents IA et de workflows d'automatisation multi-étapes intégrés au SI Nous recherchons un ingénieur IA senior, capable de concevoir et développer des solutions à base de LLM et d'agents, sur une architecture Python, avec un objectif de solutions robustes, réutilisables, sécurisées et optimisées en coût, performance et latence. L'intervenant travaillera en interaction directe avec les référents métier, les architectes, les équipes Data et les équipes de production.

Prestation en développement IA générative et agentique pour concevoir, développer et industrialiser des agents IA répondant à des cas d'usage métiers et techniques. La mission se déroule dans les locaux du client avec 3j sur site (Nantes) Missions : Concevoir et développer des agents IA et workflows agentiques, simples ou complexes. Mettre en œuvre des solutions utilisant des LLM et des architectures RAG. Définir prompts, règles métier, orchestration et garde-fous. Intégrer les agents aux systèmes existants via API, événements et connecteurs. Tester et évaluer la qualité et la robustesse des solutions. Industrialiser et déployer les composants dans des environnements CI/CD et Kubernetes. Documenter les solutions et produire des templates réutilisables.

Nous recherchons un(e) Architecte IA Générative/Agentique expérimenté(e), à l'aise aussi bien sur l'architecture solution/fonctionnelle que sur les enjeux techniques IA, pour accompagner nos projets de la stratégie jusqu'à la mise en production. Vos missions : Définir l'architecture applicative (cible/trajectoire) des cas d'usage IA et du socle de plateforme agentique Rédiger les dossiers d'architecture et supports de communication Conseiller sur les choix techniques et arbitrer les évolutions applicatives Contribuer à la cartographie du SI cible Accompagner les projets du cadrage à la production Votre profil : Expérience confirmée en architecture solution/fonctionnelle Expérience concrète sur des projets LLM / RAG / architectures agentiques Sensibilité aux enjeux de conformité et sécurité (secteur régulé apprécié) Bonne maîtrise des outils de cartographie d'architecture d'entreprise Excellent relationnel et sens du conseil

Contexte de la mission Dans le cadre de la création d'une nouvelle direction dédiée à l'Intelligence Artificielle au sein d'un grand groupe français, nous recherchons plusieurs Senior AI Engineers / Agent Engineers pour participer au lancement d'un programme stratégique autour de l'IA générative et des agents IA. L'équipe part d'une feuille relativement blanche avec pour objectif de développer rapidement des cas d'usage concrets à forte valeur métier, notamment autour de l'automatisation de processus techniques et IT. Nous recherchons pour cette mission un profil combinant une véritable expertise en développement d'applications basées sur les LLM avec une forte culture Infrastructure, Kubernetes et DevOps. MissionsIntégré à cette nouvelle équipe IA, vous participerez à la conception et au développement de solutions d'IA générative appliquées à des problématiques d'infrastructure. Vous interviendrez notamment sur : La conception et le développement d'agents IA basés sur des LLM ; La mise en place d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant d'exploiter d'importants volumes de documentation technique ; La conception de workflows agentiques et d'automatisation autour de processus IT et Infrastructure ; Le développement des différents composants et services en Python ; L'intégration des agents avec des APIs et outils du SI ; Le déploiement et l'exploitation des solutions dans des environnements Kubernetes ; La collaboration étroite avec les équipes Infrastructure, Cloud et DevOps ; La participation aux choix d'architecture, aux standards de développement et aux bonnes pratiques de la nouvelle équipe ; L'industrialisation et la fiabilisation des solutions développées. Environnement techniquePython – Kubernetes – DevOps – LLM – RAG – IA Générative – Agents IA – Git – APIs – Cloud Selon les cas d'usage, l'environnement pourra également inclure des problématiques MLOps, ServiceNow et Infrastructure Réseau.

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation autour des processus KYC (Know Your Customer), nous recherchons un Développeur IA / Python Senior H/F pour rejoindre une équipe internationale et contribuer à la conception de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle Générative. Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions IA et Machine Learning répondant à des enjeux métiers complexes Concevoir et intégrer des architectures basées sur les LLM, le RAG et les agents IA Développer des API et microservices permettant l'industrialisation des solutions Participer à la mise en place de pipelines MLOps et de bonnes pratiques CI/CD Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, Architecture et Métier Garantir la qualité, la robustesse et la performance des développements Contribuer à la veille technologique et au partage des bonnes pratiques autour de l'IA générative

Concevoir, développer, déployer et optimiser des solutions d'IA et d'IA générative en production. Collaborer avec les parties prenantes métiers et techniques pour identifier les opportunités et fournir des capacités d'IA évolutives. Promouvoir les meilleures pratiques d'ingénierie de l'IA, notamment l'évaluation, l'observabilité, la gouvernance, la sécurité et l'optimisation des performances. Soutenir la gestion des coûts de l'IA, la gouvernance de son utilisation et les initiatives d'excellence opérationnelle. Développer des cadres, des normes et des garde-fous réutilisables pour une adoption responsable de l'IA. Collaborer avec les data scientists, les data engineers, les chefs de produit et les équipes plateforme. Encadrer les ingénieurs et assurer le leadership technique des initiatives d'IA. Fournir des solutions intégrant RAG, l'IA conversationnelle, l'automatisation des flux de travail et les systèmes d'agents.

Nous recherchons un Développeur Full Stack confirmé ou senior pour intervenir principalement sur des développements d'interfaces liés à des usages intégrant de l'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir, développer et faire évoluer des interfaces web, principalement avec React. Participer aux développements backend et à l'intégration de services Java. Contribuer à la réalisation de fonctionnalités et d'interfaces intégrant des usages liés à l'intelligence artificielle. Assurer l'intégration des interfaces avec les API et les services backend. Intervenir sur différents composants applicatifs selon les besoins de l'équipe. Participer à l'amélioration de la qualité du code, de la performance et de la maintenabilité des applications. Contribuer aux processus d'intégration et de déploiement continus (CI/CD). Diagnostiquer et résoudre les problèmes techniques rencontrés.

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️‍♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞