Non renseigné
? Au sein de la Direction des Systèmes d?Information, vous aurez en charge de développer et industrialiser un « Brain Agent », c?est à dire un ensemble d?agents IA capables d?interagir avec nos systèmes, nos données internes et nos utilisateurs, en s?appuyant sur des techniques d?Agents et de RAG. Ce dispositif doit permettre de : ? Interroger efficacement notre base documentaire ? Orchestrer plusieurs agents spécialisés (question réponse, recherche documentaire, synthèse, actions sur systèmes internes) ; ? Garantir la fiabilité, la traçabilité et la gouvernance des réponses produites. Activités ? Concevoir l?architecture technique du « Brain Agent » (agents + RAG + outils). ? Mettre en place une chaîne de traitement de la donnée (ingestion, indexation, vectorisation, requêtage). ? Développer, tester et déployer des agents IA robustes, intégrés à notre SI. ? Transférer les connaissances aux équipes internes., ? Orchestration d?agents, tools calling, gestion du contexte, handoff entre agents ; ? Conception de workflows d?agents (planner, retriever, executor, critique). ? Conception de prompts complexes, systèmes de règles, gestion des erreurs de modèle. ? RAG (Retrieval Augmented Generation) ? Conception de pipelines RAG : ? Ingestion de documents hétérogènes (PDF, HTML, DOCX, données structurées) ; ? Nettoyage, chunking, vectorisation (embeddings), indexation ; ? Requêtage (similarity search, hybrid search) et re ranking. ? Maîtrise de solutions de stockage vectoriel (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Elasticsearch vector, etc.). ? Optimisation de la pertinence des résultats (tuning du chunking, du top k, des filtres, des scores).
Profil candidat:Environnement technique : ? Kubernetes, AWS, LLM Compétences requises (obligatoires) : ? LLM & Agents ? Maîtrise des modèles de langage (LLM) : OpenAI, Anthropic, etc. ? Expérience de frameworks d?agents (LangChain, LlamaIndex, ou équivalents), ? Très bonne maîtrise de Python et des librairies LLM/RAG (LangChain, LlamaIndex, FastAPI, etc.). Compétences facultatives mais appréciées (clairement un plus pour différencier les candidats) ? Intégration des agents et du RAG dans des API ou services back end (REST/GraphQL). ? Connaissance des architectures cloud (AWS) et bonnes pratiques de sécurité. ? Notions de MLOps pour la surveillance et l?amélioration continue des comportements des agents. ? Sensibilité aux sujets finops IA (suivi et optimisation des coûts LLM). Qualités humaines recherchées : ? Prise d?initiative et autonomie ? Sens de la communication ? Dynamisme, curiosité
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