Description du poste
Au sein de la Direction de la Transformation Technologique Data & IA (TEC), la Direction Data & IA Groupe a pour ambition de maximiser la contribution de la Data et de lIntelligence Artificielle au fonctionnement du Crédit Agricole. Elle sappuie notamment pour cela sur le DataLab Groupe pôle de référence en conception interne de solutions Data & IA innovantes et industrielles en partenariat avec les entités du Groupe.
Le DataLab Groupe dispose de toutes les compétences Data coopérant au sein de Squads pluridisciplinaires selon une méthode interne dinspiration Agile :
1. Data & AI Engineering visant à préparer les données, définir les architectures, infrastructures et « packager » les solutions qui y seront déployées pour intégration dans le SI,
2. Data Science Analytique et Sémantique pour concevoir des algorithmes dIntelligence Artificielle basés sur lopen source exploitant respectivement des données structurées (tabulaires) et des données non structurée (texte, image, voix, vidéos) afin de répondre aux besoins exprimés par les métiers des entités du Groupe,
3. Gestion de projets qui avec lensemble des partenaires et équipes techniques du DataLab Groupe, permet d'identifier et étudier les opportunités, cadrer les projets et en coordonner la réalisation.
Après les Copilotes de développement tels que GitHub Copilot, les agents IA (systèmes autonomes à base de LLM avec connexions externes) émergent comme une solution prometteuse pour améliorer la productivité des développeurs. Contrairement aux approches actuelles statiques, nécessitant une intervention humaine constante, l'agentique permet d'envisager des systèmes capables de compréhension contextuelle, d'adaptation dynamique et d'exécution autonome de workflows complexes.
Cette évolution se concrétise au travers de plateformes spécialisées comme Cursor, Windsurf, bolt.new ou Lovable, qui transforment l'interaction développeur-code en proposant une IA partenaire.
Vous aurez pour missions principales :
4. Développement d'agents IA en partie autonomes pour la création d'applications
Cartographier l'écosystème des frameworks d'agents IA existants et réaliser un inventaire complet adapté aux cas d'usage de développement ;Concevoir et développer un prototype capable de générer des instances de projets personnalisés à partir de templates et d'exemples d'applications existantesConduire un benchmark comparatif des solutions pour identifier les approches les plus performantes.
5. Intégration et fonctionnalités avancées dans l'environnement de développement
Implémenter les fonctionnalités de traitement automatisé des tickets simples et de génération de merge requests Développer les capacités d'intégration avec l'architecture standard (CI/CD, outils de revue de code) et de respect des normes de développement des équipes ;Établir une méthodologie incluant veille technologique, définition de cas d'usage prioritaires et mise en place d'environnements de test pour l'évaluation des performances
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