Notre client développe une nouvelle génération d'assistants virtuels basés sur l'IA, destinés à accompagner les professionnels dans leurs activités quotidiennes. Ces assistants ne sont pas de simples chatbots. Ce sont des systèmes IA orientés action, capables de : - Comprendre le contexte métier spécifique de chaque client - Répondre à des questions de manière fiable et contextualisée - Exécuter des actions réelles telles que le paiement de factures, la planification de rendez-vous ou l'interaction avec des outils internes La plateforme combine : - Des LLM pour l'interaction en langage naturel (texte et voix) - Des graphes de connaissance pour représenter les données métier nombreuses et hétérogènes de façon structurée et exploitable - Des systèmes de données robustes garantissant exactitude, fraîcheur, sécurité et traçabilité Environnement de travail : - Solution SaaS avec multiples applications - Stack technique : Databricks, Azure, Python, SQL, Spark - Collaboration étroite avec les ingénieurs IA, Data Scientists, Data Analysts et équipes produit - Équipe incluant un docteur en immunologie - Forte autonomie et responsabilité technique MISSIONS PRINCIPALES Au quotidien, vous serez en charge de : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données de bout en bout (batch et quasi temps réel) - Développer des workflows data avec Databricks et devenir référent sur cette technologie - Modéliser des domaines métier sous forme de graphes de connaissance (entités, relations, permissions) - Synchroniser les systèmes sources et les graphes (CDC, événements, jobs planifiés) - Exposer les données et la connaissance via des services FastAPI - Supporter des architectures IA hybrides (graphes de connaissance recherche vectorielle LLM) - Garantir la qualité des données, l'observabilité, la sécurité et l'isolation multi-tenant - Développer une assistante virtuelle avec IA pour les clients (au-delà d'un simple chatbot) - Permettre aux clients d'obtenir des réponses instantanées et automatisées (ex: retrouver des factures, documents spécifiques) - Gérer le cycle complet des données : extraction, traitement, réalimentation Responsabilité : Prendre en charge un système de bout en bout (design → déploiement → monitoring) avec une forte autonomie. Accent mis sur des systèmes robustes en production plutôt que des prototypes.
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