• Concevoir et mettre en œuvre des architectures de solutions IA, incluant la mise en place de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) : orchestration de pipelines d’embeddings, gestion de bases de données vectorisées, fine-tuning pour des cas d’usage métiers, et sélection des technologies adaptées.
• Développer des agents autonomes en s’appuyant sur des frameworks tels que LangChain ou LangGraph, et créer des solutions agentiques complexes (Tool calling, Agent2Agent, workflows, etc.)
• Implémenter des MCP (Model Context Protocol) afin de connecter intelligemment des LLM à des outils externes, en garantissant la sécurité et la performance.
• Optimiser les prompts et le contexte : retranscription efficace des besoins des client·es, mise en place de mécanismes de caching sémantique et gestion avancée de la mémoire.
• Partager et promouvoir les bonnes pratiques en IA générative : mise en place de patterns, évaluation des outputs, réduction des risques d’hallucination.
• Assurer l’observabilité et contribuer à la R&D dans le domaine de l’IA générative : conception de solutions innovantes et intégration de l’IA dans des environnements industriels.

Description du profil :

Vos missions

• Concevoir et mettre en œuvre des architectures de solutions IA, incluant la mise en place de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) : orchestration de pipelines d’embeddings, gestion de bases de données vectorisées, fine-tuning pour des cas d’usage métiers, et sélection des technologies adaptées.
• Développer des agents autonomes en s’appuyant sur des frameworks tels que LangChain ou LangGraph, et créer des solutions agentiques complexes (Tool calling, Agent2Agent, workflows, etc.)
• Implémenter des MCP (Model Context Protocol) afin de connecter intelligemment des LLM à des outils externes, en garantissant la sécurité et la performance.
• Optimiser les prompts et le contexte : retranscription efficace des besoins des client·es, mise en place de mécanismes de caching sémantique et gestion avancée de la mémoire.
• Partager et promouvoir les bonnes pratiques en IA générative : mise en place de patterns, évaluation des outputs, réduction des risques d’hallucination.
• Assurer l’observabilité et contribuer à la R&D dans le domaine de l’IA générative : conception de solutions innovantes et intégration de l’IA dans des environnements industriels.