Développeur IA Senior - Python - Genai - Rag - Agents IA H/F Vaganet

Le besoin

Contexte de la mission

Dans le cadre d'un programme de déploiement et d'industrialisation de l'intelligence artificielle, notre client, acteur majeur du secteur de l'assurance et de la protection sociale, souhaite renforcer son équipe IA.

Cette équipe intervient sur la conception, l'industrialisation et l'exploitation de cas d'usage d'IA générative au service des métiers et des collaborateurs.

Les cas d'usage concernent notamment :

• Recherche documentaire augmentée (RAG) : exploitation de corpus métier, contrats, garanties, procédures et documentation réglementaire.

• Assistance aux collaborateurs : génération de réponses, synthèse de dossiers et qualification de demandes.

• Traitement documentaire intelligent : extraction et structuration d'informations à partir de documents entrants, OCR et modèles de vision.

• Agents IA : conception de workflows automatisés multi-étapes intégrés au système d'information.

Les solutions sont à différents niveaux de maturité : cadrage, POC, industrialisation et maintien en conditions opérationnelles.

Le consultant interviendra en collaboration avec les équipes métier, Data, Architecture et Production.

Missions et responsabilités

1. Conception et développement IA

• Concevoir et développer des agents IA et des workflows automatisés multi-étapes.

• Développer des services IA en Python : API REST, microservices et traitements batch.

• Concevoir et industrialiser les architectures RAG.

• Implémenter les mécanismes d'ingestion documentaire, de chunking, d'embeddings, de recherche sémantique et hybride.

• Mettre en oeuvre les mécanismes de reranking et de contrôle des réponses générées.

• Intégrer les solutions IA aux applications et systèmes existants.

2. Industrialisation et mise en production

• Participer au prototypage puis à l'industrialisation des solutions IA.

• Développer des composants techniques robustes, sécurisés et réutilisables.

• Mettre en place les bonnes pratiques de développement : tests automatisés, revues de code et CI/CD.

• Participer aux mises en production et assurer le maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées.

• Contribuer à la documentation technique et à la capitalisation des composants.

3. Évaluation, performance et observabilité

• Construire des jeux de tests permettant d'évaluer la pertinence des réponses IA.

• Mettre en place des mécanismes de détection des régressions.

• Optimiser les performances, les coûts d'utilisation des modèles et les temps de réponse.

• Mettre en oeuvre des solutions de monitoring et d'observabilité.

• Assurer la traçabilité des appels aux modèles et le suivi des performances.

4. Sécurité et gouvernance

• Appliquer les exigences de sécurité et de protection des données.

• Participer à la conformité des solutions avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

• Respecter les standards techniques et les bonnes pratiques d'architecture.

Compétences techniques indispensables

Python avancé, programmation asynchrone, typage Backend FastAPI, API REST, OpenAPI, microservices IA générative LLM, prompt engineering, agents IA, RAGTraitement documentaire OCR, modèles de vision, ingestion documentaireFrameworks GenAILangChain, LlamaIndex, Haystack ou équivalentBases relationnellesPostgreSQL, MySQLBases vectoriellesQdrant, Chroma ou équivalentIndustrialisationDocker, Git, CI/CD, tests automatisésÉvaluation IAJeux de tests, métriques de pertinence, non-régression

Compétences appréciées

• Langfuse ou autre solution d'observabilité IA.

• Langflow ou outils d'orchestration équivalents.

• Optimisation des performances et de la latence des pipelines IA.

• Machine Learning, Deep Learning et préparation de données.

• Fine-tuning de modèles SLM / LLM.

• Connaissance du secteur de l'assurance ou de la protection sociale.