via Indeed · 16 septembre 2026 ·il y a 3 jours

Consultant IA Agentic / IA Générative

DATAMED RESEARCH
Paris
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Dans le cadre de projets d?innovation et de transformation digitale dans le secteur bancaire, nous recherchons un Consultant IA Agentic / IA Générative capable de concevoir et d?industrialiser des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes multi\-agents.

Le consultant interviendra sur l?identification et la mise en ?uvre de cas d?usage IA permettant notamment d?automatiser des processus, d'exploiter des données et documents complexes et d'améliorer l'efficacité opérationnelle des équipes métiers.

Missions principales

Identifier et cadrer des cas d?usage d?IA Générative et Agentic AI avec les équipes métiers.

Concevoir des assistants intelligents et des systèmes conversationnels.

Concevoir et développer des architectures RAG (Retrieval\-Augmented Generation).

Développer des agents IA autonomes capables de raisonner, rechercher des informations et exécuter des actions.

Concevoir et orchestrer des workflows multi\-agents.

Intégrer différents modèles de langage : OpenAI, Azure OpenAI, Gemini ou modèles open source.

Développer les mécanismes de connexion entre les agents IA, les API, les bases de données et les outils internes.

Mettre en place des mécanismes d?évaluation, de monitoring et de sécurisation des solutions IA.

Industrialiser les solutions sous forme d?API et de services Cloud.

Participer aux pratiques LLMOps / MLOps.

Prendre en compte les contraintes de sécurité, confidentialité, gouvernance et conformité liées au secteur bancaire.

Accompagner les équipes métiers dans l?adoption des solutions IA.

Profil candidat:

Solide expérience en IA Générative / LLM.

Maîtrise des architectures RAG.

Expérience significative en Agentic AI et systèmes multi\-agents.

Très bonne maîtrise de Python.

Expérience avec des frameworks d?orchestration d?agents et de LLM.

Maîtrise des API REST et architectures Cloud.

Connaissance des bases vectorielles et techniques d?Embedding.

Expérience en MLOps / LLMOps.

Capacité à travailler avec des interlocuteurs techniques et métiers.

Une expérience dans le secteur bancaire ou financier constitue un réel avantage.

Environnement technique

Python, LLM, RAG, Agentic AI, Multi\-Agent Systems, LangChain, LangGraph, OpenAI/Azure OpenAI, Gemini, modèles Open Source, Vector Databases, API REST, Docker, Kubernetes, Cloud, Git, CI/CD, MLOps, LLMOps.

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