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ContexteDans le cadre de l'industrialisation des plateformes d'IA Générative et Agentique, nous mettons en place une architecture de référence basée sur le protocole Model Context Protocol (MCP). Cette architecture s'appuie sur : Une MCP Gateway assurant les fonctions de gouvernance, sécurité, routage et observabilité. Des MCP Servers exposant des outils, ressources et prompts aux agents IA. Une intégration avec les plateformes API, IAM, observabilité et DevSecOps. Nous recherchons un expert capable de définir, construire et opérer cette nouvelle couche stratégique.

Description: Au sein de la Squad « Software Engineering Experience augmented with IA» du domaine Software Engineering Experience constituée actuellement de 3 experts techniques. Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique autour de l'IA générative, nous recherchons un Software Engineer expert en GenAI. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions GenAI à forte visibilité, en étroite collaboration avec les équipes innovation, data et IT du client. Périmètre : SDLC. Missions • Concevoir et développer des applications intégrant des LLM (RAG, embeddings, agents). • Participer à la définition d'architectures GenAI robustes et scalables. • Implémenter APIs, microservices et pipelines d'IA dans un environnement cloud industriel. • Accompagner les équipes du client : cadrage, expertise, audit technique, bonnes pratiques. • Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des solutions déployées (gouvernance, risques, observabilité). N/A (travail en mode agile) • Compétences techniques / outils à maîtriser : Solide expérience en développement backend (Python/Node/Java). • Maîtrise des frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, OpenAI API). • Connaissance d'un cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des environnements industriels exigeants. • Capacité à intervenir en contexte grand groupe : rigueur, communication claire, sens du service. • Expérience en RAG, vector databases et déploiements MLOps appréciée. Compétences fonctionnelles requises (connaissances métier, etc.) : o Respect des règles et rituels de l'équipe (mode Agile), et participation à la réflexion continue sur son organisation afin d'en améliorer l'efficacité. o Participation aux estimations de charge des sujets / tâches listés dans la backlog, en les challengeant si nécessaire. o Participation au choix et à l'affectation des sujets / tâches traités dans les sprints Agile à court terme, dans une perspective de livraison incrémentale de fonctionnalités à rythme régulier, et de mise à niveau régulière des composants et outils (Evergreen). Compétences comportementales : Présence souhaitée : • Présence sur site : oui - Clermont Ferrand • Travail en distanciel possible : possible (2 jours maximum) Langue et niveau : Un bon niveau d'anglais est indispensable, les membres de l'équipe pouvant être situés en Europe et / ou Asie et / ou Amérique(s).

Nous recherchons un Expert IA générative / agentique – DevSecOps Le consultant interviendra au sein d'une équipe DevSecOps travaillant en environnement Agile SAFe, avec pour objectif d'explorer, prototyper et industrialiser des usages de l'IA appliqués notamment au développement logiciel et aux chaînes CI/CD. Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : Réalisation de POC, spikes et prototypes autour de l'IA générative et agentique ; Conception et développement de solutions utilisant LLM, agents, MCP, RAG et prompting ; Conception d'agents et assistants IA appliqués au développement et au DevOps ; Intégration de solutions IA dans les chaînes CI/CD et l'écosystème GitLab ; Développement de composants, scripts et intégrations via Python / API REST ; Mise en œuvre et évaluation de solutions telles que Gemini, Vertex AI, Anthropic et Mistral ; Prise en compte des enjeux de sécurité et conformité IA / DevSecOps ; Documentation, veille technologique et accompagnement des équipes ; Animation de démonstrations, ateliers et actions de vulgarisation. Compétences recherchées : Maîtrise des concepts d'IA agentique : LLM, agents, MCP, RAG, prompting ; Expérience dans la conception et l'intégration de solutions IA ; Solides fondamentaux en développement logiciel ; Python / scripting ; Maîtrise des API REST et de l'intégration de services IA ; Bonne compréhension des environnements CI/CD / DevSecOps, notamment GitLab ; Connaissance des assistants IA pour le développement (GitLab Duo / DAP) ; Capacité à évaluer la pertinence et la robustesse des solutions IA ; Sensibilité aux problématiques de sécurité et conformité appliquées à l'IA ; Une expérience concrète sur Agents, RAG et/ou MCP est particulièrement appréciée. Des connaissances AWS / GCP, Docker, Kubernetes/OpenShift, Jira, Confluence et SAFe sont également appréciées. Informations mission : Démarrage : 02/11/2026 Localisation : Nanterre (92) / télétravail partiel Séniorité recherchée : Confirmé / Expert Le client précise que l'ancienneté spécifique en IA générative n'est pas discriminante : le profil doit avant tout disposer de solides fondamentaux techniques en développement / DevOps (de l'ordre de 3 à 5 ans), maîtriser réellement les concepts de l'IA agentique et démontrer une forte capacité d'apprentissage et de vulgarisation. Merci de préciser votre niveau d'expérience sur Agents / RAG / MCP / Python / GitLab CI-CD

Localisation : Lille (3j présentiel, 2j remote) Mode de prestation : Régie longue durée (1 an) TJM : 350 € à 400 € (selon expérience et profil) Contexte : Renfort & structuration des pratiques MISSIONS: En pleine croissance, notre client renforce son équipe Support technique interne. L'enjeu est double : assurer la gestion des flux d'incidents complexes au quotidien (RUN) et faire passer le support à l'échelle supérieure grâce à l'industrialisation et l'intégration d'agents IA. Missions Principales:Support N1/N2 & Diagnostic : Qualification et résolution des demandes (API REST, logs, SQL, lecture de code). Escalade documentée vers les Devs / SRE et suivi des SLA. Onboarding Clients : Configuration des environnements, gestion des accès back-office, formation et participation aux comités clients avec les CSM. IA & Automatisation (Enjeu Majeur) : Faire évoluer l'agent IA sur l'outil de ticketing (Freshservice) : qualification auto, enrichissement de contexte, résolution des cas simples via Python et modèles LLM (Claude, Gemini, Google ADK). Maturation des Process : Création de procédures, FAQ, base de connaissances et suivi des KPIs de performance. Environnement Technique:Support & Ticketing : Freshservice, Jira, StatusPal Diagnostic & Dev : API REST, Postman, SQL, Python, Git / GitHub IA : Google ADK, Claude, Gemini Cloud & Observabilité : Datadog, GCP (infra & backend gérés par les Devs/SRE)

développeur IA générative et agentique - Nantes 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. La mission nécessite de Expérience de solutions IA allant du prototype jusqu'à l'industrialisation et qui a mis en oeuvre les technologies suivantes : Solide expérience en développement logiciel et particulier avec les langages Python et Java Expérience pratique des LLM, agents IA et RAG. Développement et intégration d'API. Automatisation et orchestration de workflows. Connaissance des modèles Open Source et leur déploiement (vLLM, Hugging Face, ...) Bonne maîtrise des environnements CI/CD. LangChain / LangGraph ou frameworks équivalents. Kubernetes / Docker / Conteneurisation. GitLab, Artifactory, Jira.

Dans le cadre de la structuration de notre pôle IA, nous faisons évoluer notre trajectoire technique : nous ne cherchons pas un Data Scientist ou un ML Engineer classique, mais un AI Agent Builder / LLM Engineer confirmé. Votre mission ? Concevoir, déployer, gouverner et industrialiser des agents IA autonomes répondant à des besoins métier variés (Support, Finance, RH, Opérations, Fraud/Risk), tout en maintenant une infrastructure de données robuste et hautement scalable sous GCP. Vous travaillerez au carrefour des équipes Data, Tech, Produit et Metier pour passer des prototypes à la production réelle. VOS MISSIONS Conception & Industrialisation d'Agents IA (Cœur du rôle)Création d'agents IA métiers : Développer et orchestrer des agents fonctionnels et multi-outils pour adresser des problématiques métier concrètes. Gouvernance & Guardrails : Mettre en place des mécanismes de contrôle, d'évaluation, de sécurité et d'alignement pour garantir des réponses fiables en production. Administration de plateformes Agents/LLM : Gérer et superviser l'écosystème d'orchestration et de monitoring (ex: LangSmith, Azure AI Foundry, Vertex AI, Bedrock). Déploiement & MLOps : Assurer le passage en production robuste avec une architecture MLOps adaptée (CI/CD via GitHub Actions). Modélisation, Analyse & Inférence de DonnéesModélisation hybride : Adresser les problématiques clés (prévention de la fraude, scoring, optimisation des conversions) en combinant GenAI/LLM et ML classique / Deep Learning selon l'impact coût/performance. Analyse d'impact & Rigueur statistique : Analyser le flux transactionnel avec rigueur (tendances, anomalies, causalité) et challenger les modèles sur des données réelles avant tout déploiement. Infrastructure de Données & MLOps (Stack GCP)Pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) pour alimenter les agents et modèles. Performance & Scalabilité : Optimiser les requêtes, gérer de volumineux flux de données et éliminer les goulots d'étranglement. Acculturation & Animation de la Culture IAInspiration & Pédagogie : Co-construire les cas d'usage avec le Produit et vulgariser vos réalisations auprès d'interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur scientifique. Veille & Standards : Établir des standards de dev (tests, linting, doc) et animer une veille technologique active sur les avancées des LLM et de l'agentique.

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Développeur IA / AI Engineer spécialisé dans la conception d'agents IA, de chatbots métiers et leur intégration au système d'information. Vous interviendrez sur des sujets à fort enjeu autour des LLM, RAG, agents outillés, orchestration et industrialisation de solutions IA. Vos missionsDéveloppement d'agents IA Concevoir et développer des agents IA capables d'appeler des API, utiliser des outils internes et exécuter des actions complexes. Mettre en œuvre des workflows multi-étapes : analyse → décision → action → supervision. Développer des outils et connecteurs IA : actions, wrappers, permissions, exécuteurs d'outils. Intégrer les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance IA. Conception de chatbots et assistants métiers Développer des assistants IA pour la documentation, les workflows et la qualification documentaire. Implémenter les mécanismes de RAG, mémoire, récupération d'information et contextualisation. Concevoir des flows conversationnels complexes et optimiser les prompts. Travailler avec différents LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Améliorer l'expérience utilisateur et la qualité des interactions conversationnelles. Intégration au SI Développer des intégrations sécurisées avec les API internes et les différents systèmes métiers. Connecter les agents aux environnements ERP, GED, CRM, RPA, data lakes et outils documentaires. Concevoir des connecteurs métier et des mécanismes d'orchestration. Mettre en place une gestion fine des autorisations, de la traçabilité et des logs. Industrialisation & fiabilisation Mettre en place l'observabilité des solutions : logs, métriques, monitoring, coûts et traçabilité. Développer des tests unitaires et end-to-end pour les agents et chatbots. Contribuer à l'amélioration des frameworks et librairies IA internes. Participer aux démonstrations, PI Planning et rituels Agile. Adopter une approche DevSecOps / You Build It, You Run It. Compétences recherchéesDéveloppement Excellente maîtrise de Python, notamment FastAPI et programmation asynchrone. Bon niveau en Node.js / TypeScript. Maîtrise des architectures API-first. Expérience avec les architectures cloud, containers et CI/CD. Pratique des environnements Azure Functions. IA Générative & Agentique Expérience concrète dans la conception d'agents IA outillés et de workflows agentiques. Maîtrise d'au moins un framework : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalent. Très bonne connaissance des LLM : Mistral, GPT, Claude… Maîtrise du RAG, de la mémoire, de la contextualisation et de la reformulation. Bonne maîtrise du prompt engineering. Capacité à modéliser des workflows IA complexes répondant à des problématiques métiers. Intégration & Data Maîtrise des API REST / GraphQL. Expérience avec des systèmes documentaires, bases de données et Data Lakes. Conception et utilisation de connecteurs métier. Une connaissance de Kafka est appréciée. Cloud / DevOps / Observabilité Containers, CI/CD, Azure Functions. Grafana, Prometheus, Langfuse. Sensibilité forte aux problématiques de sécurité, audit, monitoring et traçabilité. Sécurité & gouvernanceUne bonne compréhension des enjeux liés à la sécurisation des agents IA est attendue : Gestion des permissions et autorisations d'actions. Filtrage et contrôle des commandes. Sandboxing. Traçabilité et audit. Prise en compte des contraintes SSI, DPO et gouvernance IA. ProfilNous recherchons un profil autonome, technique et orienté produit, capable de porter des sujets IA de bout en bout. Vous êtes à l'aise pour : travailler en transverse avec des équipes techniques et métiers ; vulgariser des sujets complexes autour de l'IA ; documenter vos réalisations et produire des guides/API docs ; challenger les besoins et proposer des solutions ; participer activement aux démonstrations et rituels Agile. Mots-clés : AI Engineer, GenAI, Agentic AI, Agents IA, LLM, RAG, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel, Python, FastAPI, TypeScript, API, Azure, Kafka, Langfuse, Grafana, Prometheus, DevSecOps.

Le profil doit monter en compétence sur le contexte fonctionnel du projet afin de produire des développements conformes aux exigences indiquées dans les User Stories. Ce profil doit avoir une parfaite connaissance des bonnes pratiques de développements et les appliquer. Cela passe notamment par : la ouverture de tests unitaires, la bonne factorisation du code, le documentation du code, la vérification de tout code généré par IA etc. Le profil doit pouvoir macro-estimer les développements afin de donner de la visibilité à l'équipe projet L.e profil doit être particulièrement solide sur : Python / FastAPI / Pydantic / Pandas / Plotly avec une excellente maîtrise de la POO, niveau 3 - Excellent. Vue.js / Node.js / SPA, niveau 2 - Confirmé. GitLab, Docker, Kubernetes, SonarQube, Checkmarx et bases de données relationnelles, notamment PostgreSQL, niveau confirmé. Outils IA d'aide au développement et connaissance de leurs limites

Pour implémenter des stratégies IA par ontologie, nous recherchons un consultant avec une experience en gouvernance IA Vous implémenterez un outil IA de pilotage IA développé sous PYTHON. Vous avez un bon niveau en Python et vous êtes capable de discuter avec les métiers Vous maitrisez les knowledge Graph Le plus: Vous avez déjà implémenté des modèles comme RDF/OWL. Idéalement, vous avez donc déjà une première expérience en stratégie IA et/ou vous avez déjà une expérience en implémentation de projets IA Poste en CDI : Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. . Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Contexte Organisation intensive en connaissances et fortement régulée. Les initiatives IA se multiplient sans cadre commun de pilotage. L'enjeu est de structurer une gouvernance IA durable, contrôlable et évolutive. Objet de la mission Concevoir et déployer un cadre de gouvernance IA qui formalise connaissances, données, responsabilités, risques et décisions dans une architecture commune. Non pas une couche de conformité ajoutée après coup, mais une infrastructure sémantique pilotable. Méthode attendue Trois niveaux de gouvernance articulés dans un cadre unique. Gouvernance des connaissances. Transformer les documents institutionnels, réglementaires et de conformité faisant autorité en objets structurés : vocabulaires contrôlés, taxonomies, systèmes de types, triplets sémantiques, cartes conceptuelles, graphes et ontologies. Ingénierie des connaissances et IA générative mobilisées conjointement. Gouvernance des données. Stabiliser ces objets comme produits de données réutilisables, mesurables et alignables. L'ontologie sert de référentiel formel fixant entités, relations, responsabilités, risques, processus, documents et décisions. Gouvernance de l'IA. Superviser initiatives, dépendances, indicateurs et exigences de conformité via des matrices RACI explicites par processus clé, et une modélisation comparative des états — sans IA, avec IA à un horizon donné, avec IA optimale — pour rendre écarts, priorités et trajectoires arbitrables. Principe d'architecture Centralisation des principes, vocabulaires, référentiels, indicateurs et règles de contrôle. Fédération des usages, expertises et responsabilités dans les entités opérationnelles. Livrables Inception report et plan de travail, current-state assessment, maturity dashboard, gap analysis, target-state model, roadmap IA, workforce impact and change plan, governance and compliance framework, final roadmap package, knowledge transfer package. Produits de données complémentaires : vocabulaires contrôlés, données synthétiques, FAQ structurées, cartes conceptuelles, taxonomies, systèmes de types, triplets sémantiques, ontologies, diagrammes, agents conversationnels spécialisés, spécifications d'un hub d'acculturation IA, prototype de logiciel de gouvernance IA. Modalités Mission cadrée à livrables : diagnostic, roadmap, framework de gouvernance. Accompagnement à la mise en œuvre et transfert de connaissances aux équipes internes. CDI. Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Processus de recrutement Trois étapes : un premier entretien avec l'équipe recrutement ; une évaluation technique sur des cas proches de ceux que vous rencontrerez et selon les besoins clients ; un entretien vidéo asynchrone conduit par un assistant IA, dont les résultats sont revus par nos équipes avant toute décision.

Au sein de l'IA Factory CAAS, le renfort interviendra en tant que spécialiste IA Engineer / Devops Engineer sur les projets de la Factory. Il collaborera avec le responsable de projets IT, les appops et les datascientists pour concevoir et délivrer les chaînes de traitement (acquisition des données, inférence, entrainement, monitoring, CI/CD) nécessaires à l'industrialisation des projets IA. La plateforme technique de l'IA Factory s'appuie actuellement sur les offres IA AWS et GCP. L'ensemble des livrables liés à cette prestation sont les suivants : - Etude technique permettant de valider le choix d'un composant GCP dans nos projets IA ; - Planning projet actualisée et partagée le chef de projet ; - Développement en Python des traitements d'acquisition de données et d'exposition d'API, et les documenter ; - Création de pipeline d'entrainement ou d'inférence, containerisation et la documentation associée. Les missions sont : - Intégrer dans une chaîne industrielle les développements des datascientists ; - Création de pipeline d'entrainement ou d'inférence, containerisation ; - Développement en Python des traitements d'acquisition de données et d'exposition d'API ; - Mettre en place des mécanismes de sécurisation end to end (Guardrails) ; - Développement des interfaces de monitoring IA (CloudWatch) ; - Designer et construire des chaines optimisées CI en collaboration avec les équipes CAAS et CAGIP ; - Assurer, documenter et garantir la production d'un code de qualité : robuste, réversible, maintenable et évolutif ; - Participer à l'amélioration continue et à la revue de code.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Développeur Python /API H/F à Lille, France. Contexte : Au sein de l'équipe, vous contribuez à la création et au déploiement de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle. Vous intervenez à la croisée du développement IA et du DevOps pour apporter un support technique sur la mise en place, la maintenance et l'adoption des infrastructures IA. Les missions attendues par le Développeur Python /API H/F : 1. Développement & Solutions IA Contribuer à l'ingénierie et au développement de solutions innovantes intégrant des briques d'Intelligence Artificielle. Développer et intégrer des API performantes et sécurisées. 2. Support DevOps & Infrastructure IA Assurer le support technique sur la partie DevOps appliquée aux projets IA. Participer à la conception, au déploiement et au suivi de l'infrastructure IA (Infra IA). 3. Documentation & Accompagnement Rédiger la documentation technique et fonctionnelle associée aux projets et infrastructures. Favoriser et accompagner l'adoption des solutions et outils IA auprès des équipes. LIVRABLES ATTENDUSInfra IA : Déploiement et maintien d'une infrastructure robuste dédiée aux projets IA. Documentation : Rédaction de documentations claires, à jour et structurées. Adoption : Accompagnement de la prise en main et de l'usage des solutions par les utilisateurs / équipes.

Nous sommes à la recherche d'un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) NLP, avec une forte expertise en Python, Intelligence Artificielle générative et développement de solutions IA. Missions principales Concevoir et développer des solutions basées sur l'Intelligence Artificielle et le NLP. Développer des applications et services IA en Python. Concevoir et intégrer des chatbots orientés utilisateurs. Travailler sur des architectures utilisant les LLM et l'IA générative. Développer des workflows et agents IA avec LangChain et LangGraph. Mettre en œuvre des techniques de Prompt Engineering. Participer à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA. Améliorer la robustesse, les performances et la fiabilité des solutions développées. Collaborer avec les équipes Data, Dev, Infrastructure et métiers. Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques d'IA Engineering. Participer à l'automatisation et à l'Infrastructure as Code avec Terraform. Exploiter les services IA de l'environnement Microsoft Azure.

Contexte : La mission principale vise à concevoir, développer et industrialiser des solutions digitales innovantes en s'appuyant sur les technologies d'Intelligence Artificielle et les outils de développement augmentés tels que GitHub Copilot, Microsoft Copilot, Azure AI et la Power Platform. Environnement : • 400 utilisateurs, Windows workstation 11, M365 • Serveurs applicatifs hébergés dans le cloud Azure • Multi-sites Description de la mission : La mission principale consistera à concevoir, développer, industrialiser et maintenir des solutions numériques à forte valeur ajoutée pour les métiers, en mobilisant les technologies Microsoft 365, Azure, Power Platform, IA générative et automatisation. Cette activité de développement et d'innovation représentera environ 70 % de la mission. Les activités principales seront : • Le recueil et la qualification des besoins métiers, la conception fonctionnelle et technique des solutions, ainsi que la priorisation des développements selon la valeur attendue. • Le développement Full Stack d'applications, d'automatisations, de connecteurs, d'agents IA ou de composants Power Platform, dans une logique d'industrialisation, de sécurité et de maintenabilité. • L'intégration des outils d'IA générative et de développement augmenté afin d'accélérer les cycles de réalisation, améliorer la qualité du code et favoriser l'innovation continue. • La mise en production, la documentation, l'accompagnement des utilisateurs et le transfert de compétences vers les équipes internes. En complément, le prestataire consacrera environ 30 % de son activité au maintien en condition opérationnelle des services existants. Cette part de RUN n'est pas l'activité principale de la mission, mais elle demeure un volet essentiel pour sécuriser la continuité opérationnelle, préserver la qualité de service auprès des utilisateurs et garantir la stabilité des solutions déjà déployées au sein de SHEM

Objectifs et contexte de la mission Le groupe souhaite construire et mettre en production une plateforme d'IA agentique basée sur LangGraph Platform. Le PO aura pour mission de porter la vision produit, cadrer les besoins métiers et techniques, prioriser les fonctionnalités, et accompagner l'industrialisation de la plateforme dans un environnement bancaire sécurisé, gouverné et conforme. L'objectif est de permettre aux équipes BNPP de concevoir, tester, déployer et superviser des agents IA de manière fiable, traçable et industrialisée. Tâches attendues Recueillir et formaliser les besoins métiers, IT, sécurité, conformité et exploitation. Définir la vision produit, le MVP et la roadmap de la plateforme agentique. Construire, prioriser et maintenir le backlog produit. Rédiger les user stories, critères d'acceptance et spécifications fonctionnelles. Cadrer les principales capacités plateforme : création d'agents, orchestration LangGraph, monitoring, logs, traces, human-in-the-loop, versioning, déploiement et rollback. Coordonner les équipes métier, architecture, data/AI, DevOps/MLOps, sécurité et run. Accompagner les premiers cas d'usage pilotes jusqu'à la mise en production. Contribuer à la définition des exigences de sécurité, gouvernance, auditabilité et conformité. Suivre l'avancement, les risques, dépendances et arbitrages produit. Livrables attendus Note de cadrage et vision produit. Roadmap produit et définition du MVP. Backlog priorisé : epics, features, user stories. Spécifications fonctionnelles des capacités clés de la plateforme. Checklist de production readiness. Parcours d'onboarding des cas d'usage agentiques. Documentation des exigences de sécurité, gouvernance et monitoring. Supports de suivi : comités, reporting, décisions et risques.