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Dans le cadre du développement de solutions technologiques innovantes destinées aux acteurs de la mobilité et de la gestion de flottes, une équipe data souhaite se renforcer avec un Senior Data Scientist spécialisé en intelligence artificielle. L’objectif est de concevoir et industrialiser des modèles avancés permettant d’optimiser la performance opérationnelle, la sécurité et la durabilité des solutions proposées. Objectif de la mission Concevoir, développer et industrialiser des briques d’intelligence artificielle avancées (computer vision, modèles prédictifs, IA générative, systèmes agents) dans un environnement produit data innovant. Missions principales Conception et développement IA Concevoir des algorithmes d’IA pour des modèles prédictifs (risque, consommation, maintenance, performance) Analyser les performances des modèles et suivre les KPI Assurer la traçabilité des itérations et la non-régression Participer à l’industrialisation des modèles IA générative et systèmes agents Contribuer aux travaux autour des modèles de langage (LLM) Développer des solutions d’IA générative et de systèmes agents Participer à l’animation d’une communauté technique IA Innovation et vision Assurer une veille technologique active Proposer des orientations techniques innovantes Contribuer à des travaux de recherche et d’innovation Collaborer avec des partenaires externes (labos, start-ups, éditeurs) Coordination et communication Interagir avec les équipes techniques et métiers Comprendre les besoins opérationnels des utilisateurs Participer à la rédaction et validation des tickets techniques et releases Présenter les résultats et recommandations Livrables attendus Briques algorithmiques industrialisables Indicateurs de performance et analyses Documentation technique Contributions à la roadmap data / IA Recommandations techniques et stratégiques Compétences obligatoires Expertise en intelligence artificielle et machine learning avancé Expérience sur les modèles de langage (LLM) et systèmes agents Connaissances solides en computer vision Expérience en industrialisation de modèles data Capacité à piloter des projets data complexes Esprit analytique et critique Compétences appréciées Connaissance des environnements cloud / MLOps Expérience produit data ou solutions innovantes Interaction avec écosystèmes de recherche Participation à projets innovants ou brevets

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Ready Lead Position dans l’organisation Le/la IA Ready Analyst prépare et structure les contenus nécessaires au bon fonctionnement des solutions d’intelligence artificielle (copilots, agents, RAG). Il/elle intervient en amont du delivery pour garantir la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des bases de connaissances. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la conformité Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Ready Analyst est responsable de la préparation fonctionnelle des connaissances et contenus utilisés par les solutions d’intelligence artificielle. Il/elle structure les bases de connaissances, garantit leur qualité sémantique, leur cohérence métier et leur traçabilité, et contribue à leur industrialisation pour permettre un usage fiable et performant de l’IA. Responsabilités principales 1. Préparation des contenus IA Identifier et exploiter les sources nécessaires aux cas d’usage IA Structurer, nettoyer et enrichir les bases de connaissances Définir la classification métier (taxonomie, tagging, hiérarchie) Préparer les contenus pour les usages RAG (segmentation, granularité adaptée) 2. Analyse fonctionnelle Comprendre les processus métiers pour organiser les connaissances Définir les règles d’inclusion et d’exclusion des contenus Garantir la cohérence sémantique entre documents et référentiels Assurer l’alignement avec les besoins fonctionnels des cas d’usage 3. Coordination opérationnelle Collaborer avec les équipes IT pour la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l’alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour valider la complétude des contenus Contribuer aux spécifications fonctionnelles liées à l’indexation et à l’exploitation des données 4. Qualité des données et des contenus Identifier les doublons, incohérences, obsolescences et manques Appliquer les règles de qualité définies Garantir la lisibilité, la fiabilité et la pertinence des connaissances Améliorer en continu la qualité des bases de connaissances 5. Documentation et gouvernance Maintenir la documentation fonctionnelle des bases IA Appliquer les règles de gouvernance des connaissances Mettre en place et suivre les processus de mise à jour Assurer la pérennité et la maintenabilité des contenus 6. Contribution à la conformité Garantir la traçabilité des sources utilisées Veiller à l’absence de données sensibles non nécessaires Contribuer aux exigences réglementaires (ex : RGPD, cadre IA) Fournir les éléments nécessaires aux équipes en charge de la conformité 7. Industrialisation et réutilisation Appliquer les standards IA Ready sur les nouveaux cas d’usage Maintenir des modèles de connaissances réutilisables Capitaliser sur les retours d’expérience Diffuser les bonnes pratiques de structuration des contenus

La mission s'inscrit dans un contexte de développement d'une solution maison accès IA GEN. Les attentes sont : Expertise LLM Maison Fabrication d'un module IA GEN (RAG, génération PPT, Webgrounding) Développement Python Suivi des expérimentations, produit socle cognitif et Chat LLM maison L'ingénieur IA interviendra sur les différentes composantes du projet. Ses principales tâches sont : Développement Mise en marche d'évolutions à valeur ajouté de la solution maison Conseil Urbanisation produit Fabrication

Bonjour a tous je suis a la recherche d'un profil DevOps Engineer IA pour l'un de mes clients, Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe

Dans le cadre d’une mission stratégique autour d’une plateforme agentique dédiée à l’intelligence artificielle, nous recherchons un Product Owner SAFe orienté IA . Cette plateforme constitue un socle central permettant de concevoir, orchestrer, sécuriser et industrialiser des agents IA au service des métiers. Elle repose notamment sur des composants clés tels qu’un Agent Registry , un Agent Gateway , ainsi que des standards de gouvernance et de conformité (IA Act, SSI). Le Product Owner aura un rôle clé dans le pilotage du produit et interviendra sur plusieurs axes : Définition et portage de la vision produit Formaliser la vision et les objectifs de la plateforme agentique Construire et piloter la roadmap en lien avec les équipes Data, IA, Architecture et Sécurité Assurer l’alignement avec les enjeux stratégiques (sécurité, standardisation, performance) Pilotage des composants structurants Encadrer la conception et l’évolution de briques clés (Registry, Gateway, orchestration) Définir les modèles de données, règles de sécurité et processus d’habilitation Garantir la cohérence des workflows agentiques et du cycle de vie des agents Gestion du backlog et priorisation Recueillir et formaliser les besoins métiers et techniques Rédiger et structurer les epics, features et user stories Prioriser selon la valeur, les risques et la faisabilité Animation Agile à l’échelle (SAFe) Participer et co-animer les rituels (PI Planning, ART Sync, System Demo) Coordonner les équipes transverses (Data, IA, Dev, Architecture) Assurer la fluidité des échanges et éviter les silos Qualité du delivery et industrialisation Définir les critères d’acceptation Suivre les processus de qualification, tests et conformité IA Superviser la documentation et les bonnes pratiques d’usage

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Ready Lead pilote la préparation et la structuration des données et connaissances nécessaires aux systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle encadre une équipe dédiée à la mise en qualité des contenus et à leur exploitation optimale pour les solutions IA (copilots, agents, RAG). Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Knowledge Manager IA Ready Data / IA Ready Analyst Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de la conformité et de l’adoption Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets spécialisés Mission Le/la IA Ready Lead est responsable de la préparation fonctionnelle, sémantique et organisationnelle des données utilisées par les solutions d’intelligence artificielle. Il/elle garantit la disponibilité, la qualité, la cohérence et la traçabilité des bases de connaissances, et définit les standards permettant d’optimiser la performance des systèmes IA. Responsabilités principales 1. Définition de la stratégie IA Ready Définir la stratégie de préparation des données pour l’IA Identifier et cartographier les sources de connaissances Prioriser les sources en fonction des cas d’usage Définir l’architecture fonctionnelle des bases de connaissances 2. Standards de structuration et performance RAG Définir les standards de structuration des contenus (taxonomie, tagging, hiérarchie) Définir les règles de segmentation (chunking) adaptées aux usages IA Fixer les niveaux de granularité optimaux pour la recherche par similarité Définir les critères de qualité permettant d’améliorer la pertinence des réponses 3. Pilotage de la préparation des contenus Qualifier les besoins de contenus avec les équipes IA Delivery Superviser la structuration, le nettoyage et l’enrichissement des données Définir les critères d’acceptation IA Ready (qualité, complétude, fraîcheur) Garantir la cohérence sémantique et métier des bases de connaissances 4. Coordination transverse Collaborer avec les équipes IT pour l’ingestion et la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l’alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour assurer l’adéquation avec les cas d’usage Organiser les boucles de feedback entre usage et amélioration des contenus 5. Gouvernance et documentation Définir les standards de documentation des bases de connaissances Mettre en place les règles de gouvernance (ownership, validation, versioning) Structurer les processus de mise à jour et de maintenance Garantir la traçabilité des sources et des transformations 6. Qualité et fiabilité des données Définir les règles de qualité des données IA Mettre en place des contrôles et indicateurs de qualité Suivre les écarts et piloter les plans d’amélioration Garantir la fiabilité et la lisibilité des contenus 7. Industrialisation et réutilisation Concevoir des modèles de connaissances réutilisables Standardiser les pratiques IA Ready Capitaliser sur les retours d’expérience Diffuser les bonnes pratiques au sein de l’organisation 8. Contribution à la conformité Assurer la traçabilité des sources utilisées Veiller au respect des règles de protection des données Contribuer aux exigences des équipes en charge de la conformité

Nous recherchons pour notre client un Responsible IA Lead capable d’intervenir sur les dimensions gouvernance, conformité, gestion des risques et supervision des systèmes IA , avec une forte sensibilité aux enjeux réglementaires et éthiques de l’IA. Nous étudions uniquement les candidatures qui nous parviennent avec tous les éléments indiqués dans la rubrique "Pour candidater" ci-dessous. Responsabilités principales Définir et déployer la gouvernance IA (policies, standards, traçabilité, documentation) Classifier les cas d’usage IA et définir leurs exigences de conformité Réaliser les analyses de risques (HARA) et définir les niveaux de criticité Mettre en place les contrôles et tests IA (robustesse, biais, sécurité, hallucinations) Définir les critères go/no-go IA Piloter la documentation réglementaire (AI Act) et le registre IA Organiser les audits IA et suivre les plans d’actions Mettre en place le monitoring des systèmes IA en production (incidents, performance, fiabilité) Définir les règles de FinOps IA (coûts, quotas, optimisation) Déployer et faire respecter les policies et bonnes pratiques d’IA responsable (formation, charte)

Nous recherchons pour notre client un IA Delivery Lead capable d’intervenir à la fois sur les dimensions product management, AMOA et pilotage de delivery , avec une forte sensibilité aux sujets liés à l’IA. Nous étudions uniquement les candidatures qui nous parviennent avec tous les éléments indiqués dans la rubrique "Pour candidater" ci-dessous. Compétences techniques attendues Bonne compréhension des technologies IA générative (copilots, agents IA, RAG), y compris leurs limites (ex : hallucinations) Connaissance des principes MLOps (niveau fonctionnel / usage) Compréhension de la gestion et structuration des données (référentiels, “Golden Data”) Capacité à appréhender les enjeux fonctionnels liés à l’IA (qualité, traçabilité, contrôles) Compétences fonctionnelles & delivery Expérience solide en product management (roadmap, backlog, priorisation, MVP) Maîtrise des méthodes Agile (Scrum, Kanban) et du pilotage multi-projets Capacité à gérer un delivery complexe avec plusieurs parties prenantes (métiers, IT, data) Forte compétence en AMOA : Recueil et formalisation du besoin Animation d’ateliers Rédaction de spécifications fonctionnelles

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA

Notre client cherche à structurer ses projets de valorisation des données et d’innover au travers de l’accès à différentes IA. L’équipe Gouvernance et mise en œuvre de l'IA, est à ce titre, en charge de la mise en œuvre de solutions d’IA génératives pour l’ensemble des collaborateurs Elle a en charge la mise en service et la maintenance d’un Hub et d'un portail IA permettant : - de mettre à disposition sur le poste de travail de chaque collaborateur, des assistants d’IA pré-paramétrés par typologies d’usage et par types de droits - de permettre à chaque utilisateur du portail IA de fabriquer de nouveaux assistants qui pourront être mis à disposition d’autres collaborateurs (logique Marketplace avec droits d’accès) - de permettre l’accès en direct à des IA depuis des logiciels tiers de l’entreprise (CRM, IDE Développement…) ou depuis des applicatifs métiers via appel d'API. - de mettre à disposition des modules de formation web aux bons usages de l’IA ainsi qu’une FAQ pour accompagner les utilisateurs du portail IA A ce titre, d’un point de vue technologique, nous nous appuyons, actuellement, sur le cloud Microsoft AZURE et sur une solution open source pour le portail IA (RAISE) basée sur Python, React, Langchain, Langgraph, Postgresql, Pgvector et docker. Au cours de la mission l'hébergement du portail IA sera amené à basculer on-premise. Par ailleurs l’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA est en charge : - de gouverner l’utilisation des IA au sein de l’entreprise - de définir une stratégie d’utilisation des IA génératives en fonction des risques ou de contraintes portées par les données sources - d’optimiser les coûts d’utilisation à tout moment dans un contexte Cloud (FINOPS / MLOPS) - de mettre en place une chaîne CI/CD des projets IA

Vous maîtrisez l'écosystème Mistral AI et aimez transmettre vos connaissances ? Vous savez accompagner aussi bien des débutants que des utilisateurs avancés ? Alors cette mission est faite pour vous ! Votre rôle : Vous animerez des sessions de formation entre 1 et 3 jours, sur Mistral AI afin d'accompagner nos clients, au sein de leurs locaux. Conditions : Rémunération : 650 à 700 € HT / jour . Date : courant 2026 Durée : 2 jours Lieu : en présentiel dans les départements Ille-et-Vilaine (35), Loire-Atlantique (44) et Vendée (85)

En tant qu'Applied Scientist, vous êtes la force motrice de la phase de recherche et de développement des modèles d'IA, en assurant l'alignement entre les avancées technologiques et les objectifs stratégiques de l'entreprise. Responsabilités clés 1. Recherche et développement de modèles IA/ML (Phase de recherche) : Mener la recherche, l'évaluation et l'expérimentation de modèles d'IA et d'apprentissage automatique (par exemple, Deep Learning pour la recommandation, Gen-AI, NLP/Vision pour la recherche) afin de résoudre des problèmes commerciaux complexes. Sélectionner les sources de données appropriées et déterminer les indicateurs clés à suivre et à optimiser Développer des prototypes et prouver la faisabilité ainsi que l'impact attendu des concepts avant leur industrialisation. 2. Collaboration et industrialisation (Phase de déploiement) : Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs en apprentissage automatique (MLE) pour garantir que les modèles développés sont robustes, évolutifs et prêts pour le déploiement en production. Contribuer activement à la phase de déploiement et d'intégration des modèles dans l'architecture technique (Snowflake, AWS). 3. Suivi et amélioration continue : Participer au suivi des modèles en production, en se concentrant sur la détection des dérives (drift) et la dégradation des performances. Concevoir et proposer des itérations (tests A/B) pour optimiser en continu les performances des produits d'IA. 4. Expertise et transmission des connaissances : Assurer une veille technologique constante sur les avancées en IA/ML. Documenter et partager les connaissances et les meilleures pratiques au sein de l'équipe et avec les autres parties prenantes (Chefs de produit, Métier).

Contexte : Dans le cadre de projets stratégiques autour de la Data et de l’Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Architecte IA pour accompagner la conception de solutions innovantes et scalables. Missions : Définir les architectures IA (data, modèles, pipelines) Concevoir des solutions robustes, performantes et industrialisables Encadrer les choix techniques et les bonnes pratiques Mettre en place des frameworks MLOps et de gouvernance Accompagner les équipes projets (data scientists, ingénieurs, IT) Compétences techniques : Architectures Data & IA Cloud (AWS / Azure / GCP) MLOps, CI/CD, industrialisation Python & écosystème IA Expérience en IA générative (LLM, NLP) appréciée

Dans le cadre de la mise en œuvre d’un portail IA, notre client souhaite renforcer son équipe dédiée à la gouvernance et au déploiement de solutions d’intelligence artificielle. Les ingénieurs interviendront sur la conception, le développement, l’intégration et l’industrialisation de composants IA dans un environnement Microsoft orienté GenAI. Objectifs de la mission Concevoir, développer et déployer des briques applicatives et services IA répondant aux besoins métier, en cohérence avec l’architecture cible et les standards définis. Responsabilités principales Participer au recueil des besoins et à la conception technique des solutions IA Développer des composants et services autour des usages GenAI Implémenter des architectures LLM de type RAG Concevoir et intégrer des chaînes de traitement avec LangChain et/ou LangGraph Développer des APIs et services backend en Python / FastAPI Intégrer les solutions dans l’environnement Azure Participer au packaging, à la conteneurisation et au déploiement sur Kubernetes Mettre en œuvre les pipelines CI/CD et contribuer à l’industrialisation Réaliser les tests, optimiser les performances et fiabiliser les solutions Produire la documentation technique et contribuer au partage de bonnes pratiques

Dans le cadre du développement de nos initiatives autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un(e) Product Manager IA / GenAI capable d’identifier, structurer et piloter des opportunités produits à fort impact, en lien étroit avec les équipes métiers, data et tech. Vous jouerez un rôle central dans la définition et la mise en œuvre de solutions basées sur les LLM , les architectures RAG et plus largement les usages de l’ IA générative , avec une forte orientation valeur métier et impact opérationnel. Au sein d’un environnement transverse et en forte évolution, vous serez amené(e) à : Identifier et cadrer les opportunités IA en collaboration directe avec les équipes métiers, en partant des problématiques terrain, des irritants et des enjeux business Mener des phases de product discovery pour faire émerger les cas d’usage les plus pertinents, challenger les besoins, évaluer la faisabilité et prioriser les initiatives à forte valeur Piloter des projets IA de bout en bout , notamment autour des LLM , des architectures RAG et de solutions d’IA générative Traduire les besoins métiers en solutions concrètes , activables et alignées avec les contraintes produit, techniques et organisationnelles Définir, structurer et prioriser la roadmap produit IA , en arbitrant entre impact, effort, maturité des cas d’usage et valeur pour les utilisateurs Travailler en étroite collaboration avec les équipes data, tech, innovation et métiers afin d’assurer la cohérence, l’adoption et la réussite des projets Contribuer à la diffusion d’une culture produit et IA au sein de l’organisation, en facilitant la compréhension des enjeux, des possibilités et des limites des technologies déployées

Votre rôle principal consistera à assurer l'assistance technique, ainsi que la maintenance corrective et évolutive du portail IA interne. Vos missions s'articuleront autour des axes suivants : Maintenance du portail IA (Front et Back) : Améliorer l'expérience utilisateur (IHM), mettre à jour le catalogue d'assistants existants, gérer la création de nouveaux assistants avec contrôle d'accès, et faire évoluer les mécanismes d'exposition en API et de suivi de la consommation IA. Conception et optimisation : Réaliser des assistants IA préconfigurés selon les besoins métiers, optimiser l'ingestion de documents (bases de connaissances) pour améliorer la qualité des réponses, et affiner les prompts utilisateurs pour augmenter la précision tout en maîtrisant les coûts. Support et accompagnement : Prendre en charge les tickets d'incidents (support de niveau 1 et 2), analyser les dysfonctionnements via les logs applicatifs, et mettre à jour la FAQ ainsi que les parcours d'accueil. Vulgarisation : Une grande partie des utilisateurs étant non technique, vous devrez les accompagner dans la réalisation de leurs prompts et rédiger de la documentation claire et adaptée.