Descriptif du poste:\n\nResponsabilités\n* Comprendre le besoin fonctionnel et le cas d'usage à adresser\n* Participer au développement d'agents IA spécialisés\n* Intégrer des LLM dans des applications et services existants\n* Concevoir et améliorer les prompts et instructions utilisées par les agents\n* Connecter les agents aux APIs et services du système d'information\n* Participer à la mise en place de mécanismes de RAG pour exploiter des données ou documents internes\n* Développer les composants backend nécessaires en Python\n* Manipuler et produire des données structurées, notamment en JSON\n* Participer à l'intégration de mécanismes de tool calling / function calling\n* Tester les comportements des agents et vérifier la qualité des résultats générés\n* Identifier les erreurs, incohérences et limites des solutions développées\n* Participer à la mise en place de jeux de tests et de critères d'évaluation\n* Corriger et améliorer les solutions à partir des résultats observés\n* Documenter les développements et choix techniques réalisés\n* Participer progressivement aux phases de déploiement et d'industrialisation\n\nProfil recherché:\n\nCompétences techniques\n* Bonnes bases en Python\n* Bonnes bases en développement logiciel\n* Connaissance des APIs REST\n* Capacité à consommer une API et à comprendre sa documentation\n* Manipulation de données JSON\n* Utilisation de Git\n* Première compréhension du fonctionnement des LLM\n* Première expérience d'utilisation d'une API LLM ou d'un modèle d'IA générative\n* Notions de prompt engineering\n* Des connaissances ou projets autour des sujets suivants sont appréciés mais ne sont pas obligatoires : RAG, Embeddings, Vector databases, LangChain / LangGraph, OpenAI / Azure OpenAI, FastAPI, Docker, MCP, Cloud,CI/CD