Dév IA générative / LLMOps / AWS - Freelance (H/F)

CONTEXTE DE LA MISSION

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de ses services d'intelligence artificielle générative, un acteur majeur des services financiers renforce son équipe dédiée à l'IA.

Cette équipe conçoit et opère une plateforme IA interne basée sur AWS, destinée à différents utilisateurs :

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clients finaux via des applications digitales ;

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collaborateurs en relation avec les clients ;

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équipes internes et fonctions support ;

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applications RH et métiers.

La plateforme repose sur une architecture de microservices et intègre notamment des mécanismes de guardrails, d'observabilité, de monitoring, d'alerting, d'ingestion documentaire et d'évaluation des modèles.

Les cas d'usage couvrent principalement :

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les assistants conversationnels et chatbots ;

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les architectures RAG ;

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les assistants destinés aux conseillers ;

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les agents métiers ;

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les voicebots et les usages liés à la relation client ;

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l'automatisation de processus opérationnels.

Dans un environnement fortement réglementé et exposé aux utilisateurs finaux, une attention particulière est portée à la fiabilité des réponses, à la maîtrise des hallucinations, à la sécurité des données et à la conformité des traitements.

OBJET DE LA MISSION

Le consultant intervient en qualité de développeur IA générative / LLMOps.

Il contribue à concevoir, industrialiser, maintenir et faire évoluer les capacités d'intelligence artificielle générative de la plateforme.

Son rôle couvre l'ensemble du cycle de vie des composants IA :

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conception ;

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développement ;

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évaluation ;

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mise en production ;

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supervision ;

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optimisation ;

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amélioration continue.

Il intervient sur les cas d'usage existants et participe à la création de nouveaux agents, assistants et services IA.

L'objectif est de garantir la performance, la sécurité, la qualité, l'observabilité, la conformité et la capacité de montée en charge des solutions développées.

RESPONSABILITÉS PRINCIPALES

DÉVELOPPEMENT ET INDUSTRIALISATION

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Développer des applications IA en Python.

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Concevoir des API et des microservices basés sur des LLM.

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Développer des agents et systèmes multi-agents.

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Concevoir et industrialiser des chaînes RAG.

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Mettre en œuvre des mécanismes de recherche sémantique et de gestion des bases documentaires.

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Développer des composants réutilisables pour la plateforme IA.

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Intégrer les composants IA dans les environnements Cloud AWS.

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Contribuer à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles des services.

ORCHESTRATION ET AGENTS IA

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Utiliser des frameworks tels que LangChain, LangGraph, Semantic Kernel ou équivalent.

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Concevoir des agents sur Amazon Bedrock et AgentCore.

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Définir les interactions entre agents, outils, sources documentaires et services métiers.

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Mettre en œuvre des mécanismes de contrôle, de limitation et de supervision des agents.

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Garantir la robustesse et la traçabilité des chaînes d'exécution.

RAG ET QUALITÉ DES RÉPONSES

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Concevoir des architectures RAG fiables et évolutives.

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Structurer et maintenir les bases de connaissances.

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Optimiser les mécanismes d'indexation, de recherche et de récupération documentaire.

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Mettre en œuvre des stratégies avancées de prompt engineering.

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Définir des jeux de tests et des critères d'évaluation.

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Mesurer la pertinence, la précision, la cohérence et la qualité des réponses.

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Identifier et réduire les risques d'hallucination.

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Vérifier l'efficacité réelle des guardrails et des mécanismes de contrôle.

ÉVALUATION, MONITORING ET EXPLOITATION

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Mettre en place des chaînes d'évaluation automatisées des modèles et des prompts.

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Définir les métriques de qualité, de performance et de coût.

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