Expert Technique Microsoft 365 & Copilot H/F Talent Pool

Bassetti Talent Pool recherche pour la DSI d'un grand compte (Secteur Tourisme), un AI Engineer spécialiste Microsoft Copilot.

Vous intégrez une équipe IT pure, au coeur d'un environnement "Best of Breed" : IA Microsoft (Copilot Studio, Azure OpenAI) couplée à une Data Platform sur Google Cloud (GCP).

Votre rôle n'est pas administratif : vous êtes le Lead Technique sur l'IA Générative. Votre mission est de concevoir des architectures cognitives complexes. Vous transformez les modèles de langage (LLMs) en agents opérationnels capables de raisonner, d'interroger des bases de données hétérogènes (Microsoft & Google) et d'exécuter des actions autonomes.

Missions Principales :

Orchestration d'IA Générative (Copilot Studio)

- Architecture d'Agents : Concevoir des agents conversationnels avancés utilisant les capacités génératives (Generative Answers) de Copilot Studio.
- Prompt Engineering Avancé : Rédiger et optimiser les "System Prompts" pour contrôler le comportement du LLM, définir sa persona et ses garde-fous (Guardrails).
- Gestion du Contexte : Maîtriser la fenêtre de contexte et la mémoire des agents pour garantir des conversations fluides et cohérentes sur la durée.

Architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) & Data

- Grounding (Ancrage) : Implémenter des mécanismes de RAG pour connecter le modèle à la réalité des données de l'entreprise et éliminer les hallucinations.
- Le Défi Hybride (Microsoft x GCP) : Concevoir les pipelines techniques permettant à l'IA d'aller vectoriser ou interroger des données stockées sur Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage) via des API REST sécurisées.
- Knowledge Management : Optimiser l'indexation sémantique des sources de connaissances pour maximiser la pertinence des réponses générées (Search & Retrieval).

Développement & Extension (Plugins)

- Créer des Actions Conversationnelles (Conversational Plugins) qui permettent au LLM d'appeler des services tiers.
- Développer des scripts (Power Automate, Azure Functions ou Python) pour traiter la donnée brute avant qu'elle ne soit ingérée par l'IA.

Qualité & Performance IA

- AI Evaluation : Mettre en place des protocoles de test pour mesurer la précision, la latence et la pertinence des modèles déployés.
- Sécurité & Éthique : S'assurer que les agents respectent les principes de Responsible AI (filtres de contenu, confidentialité des données PII).