Descriptif du poste: Offre : Développeur Fullstack Agent IA Durée : 3 mois (renouvelables) / Début : 07/10/2025 Secteur : Assurance / Localisation : Paris (2 jours de télétravail possibles) Budget : 600 € / jour Nous recherchons un Développeur Fullstack spécialisé en Intelligence Artificielle pour participer au développement de la nouvelle version 2026 d'un ChatBot RH intégrant des technologies avancées (LLMs, agents autonomes, RAG) et connecté aux données internes de l'entreprise. Missions principales : * Concevoir et développer l'application (front-end en React, back-end en Python). * Intégrer et optimiser des LLMs (Gemini, LLaMA, Mistral) pour répondre aux besoins métiers. * Mettre en place des architectures RAG robustes pour ancrer les connaissances dans les données internes. * Orchestrer des agents IA à l'aide de LangChain et connecter des outils via API et protocole MCP. * Définir et optimiser des prompts complexes pour améliorer le raisonnement et l'efficacité des agents IA. * Assurer l'intégration des composants IA dans un environnement sécurisé et scalable. Livrables attendus : * ChatBot RH nouvelle génération connecté aux données internes. * Architecture IA complète (LLMs + RAG + agents autonomes). * Documentation technique et bonnes pratiques IA. * Intégration fluide dans l'écosystème existant de l'entreprise. Mobilité : Présence sur site à Paris (2 jours de télétravail par semaine possibles). Profil recherché: Profil recherché : * Expérience : Minimum 5 ans en développement logiciel fullstack, avec une expertise avérée en Python (écosystème Data/IA) et React. * Intelligence artificielle : Maîtrise approfondie des LLMs (Gemini, LLaMA, Mistral) et bonne compréhension de leurs architectures, capacités et limites. * Agent IA & orchestration : Expérience solide avec LangChain pour construire des chaînes de raisonnement et orchestrer des agents autonomes. * RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Capacité à concevoir et implémenter des systèmes RAG robustes pour ancrer les connaissances dans des données internes. * Tooling & Function Calling : Compétence pour connecter les agents à des API internes, bases de données et applications tierces via le protocole MCP. * Prompt Engineering : Capacité à rédiger des prompts complexes et structurés pour guider le comportement des modèles IA. * Architecture & sécurité : Bonne compréhension des systèmes distribués, des problématiques de performance et de sécurité liées à l'IA générative.