Analyst développeur stagiaire - IA (H/F)

• Participer à la définition de l’architecture technique du chatbot IA (choix technologiques, structuration des composants, flux de données).
  

• Installer et configurer un environnement Linux (Ubuntu) sur une machine virtuelle Azure pour l’hébergement des composants IA.
  

• Mettre en œuvre un modèle de langage (LLM) et les outils associés :
  

  • serveur d’inférence,
    

  • base de données vectorielle,
    

  • librairies d’orchestration.
    

• Développer un backend en Python permettant :
  

  • l’exposition d’API pour interroger le chatbot,
    

  • la gestion des échanges entre l’application MES et le modèle IA,
    

  • la structuration et le traitement des requêtes et réponses.
    

• Étudier et implémenter une approche RAG (Retrieval Augmented Generation) afin de connecter le chatbot aux données existantes de l’entreprise (bases de données, documentation, connaissances métier).
  

• Réaliser des travaux de prompt engineering :
  

  • conception et tests de prompts,
    

  • amélioration progressive de la qualité des réponses,
    

  • adaptation du comportement du chatbot aux usages métiers.
    

• Tester, analyser et optimiser les performances, la pertinence et la fiabilité des réponses.
  

• Rédiger une documentation complète du projet (architecture, installation, choix techniques, limites, recommandations).
  

• Présenter les résultats du POC et formuler des préconisations pour une future industrialisation.
  

Responsabilités du poste :

Le/la stagiaire jouera un rôle actif et responsabilisant au sein du projet :

• Être force de proposition sur les choix techniques liés aux LLM, aux outils IA et à l’architecture globale.
  

• Challenger les solutions envisagées et proposer des alternatives pertinentes.
  

• Mettre en œuvre les solutions retenues de manière autonome, avec un accompagnement technique.
  

• Garantir la cohérence entre :
  

  • l’infrastructure,
    

  • le backend IA,
    

  • l’application MES existante.
    

• Veiller à la qualité, la lisibilité et la maintenabilité du code.
  

• S’assurer que les solutions sont documentées, compréhensibles et reproductibles.
  

• Communiquer régulièrement sur l’avancement, les difficultés rencontrées et les solutions apportées.
  

• Respecter les contraintes d’un environnement industriel (fiabilité, clarté, traçabilité).
  

Profil

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