Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 16 offres pour ce poste (tous niveaux, Hauts-de-France), le marché se situe autour de 420€/j (360€/j–465€/j).
Description de mission
Contexte et objectif de la mission
Au sein d'un grand groupe bancaire, une équipe Data & AI développe depuis 5 ans un jumeau numérique du système d'information : une représentation vivante et dynamique de l'infrastructure IT (serveurs, routeurs, applications, interconnexions) alimentée en continu par les données du terrain.
La mission s'inscrit dans ce contexte de transformation et d'industrialisation de la plateforme data et graphe.
Missions principales (Développeur Agentique)
Développement et orchestration agentique
Concevoir et développer de nouveaux agents spécialisés (incident, prédictif, Linux, Oracle, etc.) sur LangGraph en Python
Implémenter la logique de routing agentique : arbre de décision, règles de qualification, enchaînement d'agents
Développer les agents event-driven déclenchés automatiquement sur événements IT (alertes, incidents, anomalies détectées)
Contribuer à l'agent bibliothécaire de pré-filtrage et de contextualisation des questions avant routing
Qualité et évaluation des agents
Mettre en place les datasets d'évaluation et les critères de qualité pour chaque agent
Gérer la détection des hallucinations, la robustesse des réponses et la pertinence du routing
Assurer la traçabilité des appels LLM et la cohérence des réponses dans un contexte bancaire auditable
Infrastructure et déploiement
Déployer et opérer les agents dans un environnement Kubernetes / IaaS interne
Contribuer à la CI/CD et à l'industrialisation des pipelines agentiques
Participer à la mise en place du pipeline MLOps pour les modèles de maintenance prédictive
Profil recherché
Compétences appréciées
• Connaissance des architectures RAG / GraphRAG
• Expérience en environnement bancaire ou grand compte
• Familiarité avec les outils de monitoring IT tels que Dynatrace et ServiceNow
Soft skills
• Autonomie face à une donnée dense et hétérogène
• Capacité à négocier l'accès aux données avec des équipes opérationnelles
• Goût pour les environnements techniques complexes et les projets de longue haleine
Environnement et équipe
L'équipe compte environ 22 personnes, dont 6 data scientists, 3 DevOps, un architecte et des profils ML. L'environnement est orienté R&D appliquée avec un impact direct sur la résolution d'incidents dans un système d'information bancaire de grande ampleur.
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