Répondre aux objections client en freelance : la méthode ACRAC
Les 5 objections récurrentes du freelance et comment y répondre sans se brader, grâce à la méthode ACRAC.
Lire l'articleDescription de la mission
Intervenir sur des sujets opérationnels avec un impact direct sur la production, l'automatisation et le développement de solutions basées sur des agents d'intelligence artificielle.
Missions principales
Concevoir, développer et déployer des agents IA autonomes et conversationnels adaptés aux besoins métiers.
Intégrer les modèles de langage (LLM) et les frameworks d'agents IA dans les infrastructures et applications existantes.
Mettre en place des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) et connecter les agents aux bases de données et API internes.
Optimiser les performances, la fiabilité et les temps de réponse des agents développés.
Documenter le code, les architectures mises en place et les procédures de déploiement.
Collaborer avec les équipes data, produit et développement pour assurer la bonne intégration des solutions.
Compétences attendues
Maitrise des frameworks de développement d'agents IA (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI).
Excellente maîtrise du langage Python et de son écosystème de bibliothèques Data / IA.
Connaissance approfondie des API des principaux fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral) et des bases de données vectorielles (Chroma, Pinecone, Qdrant).
Maitrise de la conception et du suivi de pipelines d'intégration continue (CI/CD) et d'outils de conteneurisation (Docker).
Sens de la rigueur, esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes.
Profil recherché
Expérience significative en développement logiciel avec une spécialisation récente sur les projets d'IA applicative / LLM.
Expérience concrète dans le déploiement opérationnel d'agents IA en environnement de production.
Capacité à s'intégrer rapidement dans une équipe technique et à travailler en autonomie.
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