Consultant IA Gen H/F
ANAIS
À propos de nous Nous sommes le premier industriel de la donnée en Europe. Notre métier est de créer, manager et exploiter le patrimoine data de nos clients. Nous avons la conviction que chaque entreprise peut adopter une démarche innovante de gestion de la donnée et créer des cas d'usage disruptifs en réduisant l'impact écologique et en diminuant la dette technique. Nous comptons plus de 900 collaborateurs en mission chez nos clients grands comptes dans tout secteur d'activité : banque, assurance, santé, énergie, e-commerce, automobile, luxe, retail, transport, agritech... Avantages à travailler chez JEMS
- Rejoindre le leader européen de la Data, présent dans la Data, l'IA, le Cloud et le Digital
- Participer à des projets innovants et variés (automobile, banque/assurance, énergie, industrie...)
- Être acteur de la R&D en systèmes agentiques et IA générative, au cœur des innovations de demain
- Profiter d'un environnement stimulant : communautés techniques, formations, certifications, perspectives d'évolution
- Un accompagnement personnalisé et un management de proximité pour vous proposer des évolutions de carrière
- Mener des ateliers de cadrage IA avec les parties prenantes métiers et IT
- Identifier et formaliser des cas d'usage concrets (gains, contraintes, faisabilité)
- Concevoir et développer des services backend en Python intégrés à des architectures microservices
- Déployer et piloter des MVP IA (LLM, RAG, systèmes agentiques, orchestrateurs, copilotes)
- Intégrer et optimiser des pipelines de données pour l'IA générative
- Industrialiser des solutions IA : passage à l'échelle, robustesse, monitoring et performance en production
- Accompagner les clients dans la gouvernance IA (sécurité, RGPD, éthique, budget, cloud souverain)
- Contribuer à la construction d'une offre IA différenciante au sein de JEMS, reconnue pour son innovation et sa R&D
- Langages & Frameworks : Python, Langchain, LlamaIndex, FastAPI, Flask
- IA & GenAI : OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face, modèles open source (LLaMA, Mistral...), RAG, embeddings, vector stores (Chroma, PgVector, FAISS)
- Cloud & DevOps : Azure (fortement), AWS, GCP – Docker, CI/CD, Git, MLOps / LLMOps
- API REST, bases SQL/PostgreSQL/MongoDB, Git, et environnements Cloud (Azure, GCP, AWS)
- Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, Vector DB
- Outils complémentaires : Power Platform, Microsoft Copilot, Power Automate, Notebooks, Databricks
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