Avec pour maison-mère une coopérative agricole française installée dans la plaine de Limagne-Val d'Allier, au coeur de l'Auvergne, Limagrain est un groupe semencier et agroalimentaire fort de plus de 9 600 collaborateurs et présent dans 53 pays.
4e semencier mondial, Limagrain a réalisé un chiffre d'affaires de 2 522 millions d'euros en 2023-2024, auquel s'ajoutent 729 millions d'euros de chiffre d'affaires des activités réalisées conjointement avec ses partenaires stratégiques. Limagrain cherche son futur(e) talent en Informatique - êtes-vous prêt(e) à semer les graines de votre avenir avec une alternance où vos idées prennent vie ?
* Poste : Alternance - Assistant(e) Ingénieur en Data Science & AI (H/F)
* Durée : Alternance de 2 ans ou 3 ans
* Début : Septembre 2026
* Localisation : Chappes, 63 (Centre de Recherche)
* Diplôme requis : Etudiant(e) préparant un Master en Informatique (ex : Ingénieur en Data Science / IA)
* Rythme école/alternance de préférence : semaines entières (ex : 3 semaines entreprise / 1 semaine école)
Votre mission : une aventure au coeur de la Direction des Systèmes d'Informations
En tant qu'Assistant(e) Ingénieur en Data Science & AI, vous intégrerez le Pôle Data & IA et rejoindrez une équipe d'ingénieurs en pleine structuration. Dans un contexte d'accélération des initiatives Data & IA, la DSI conduit plusieurs chantiers majeurs : industrialisation des usages data, développement de solutions d'intelligence artificielle, modernisation des architectures et adoption de pratiques Lean & Agile.
Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets Data & IA et apporterez un appui opérationnel.
Vous développerez de multiples compétences en participant à une variété de missions telles que :
* Développer des assistants et agents IA capables d'interagir avec les utilisateurs, d'exécuter des tâches métier et d'automatiser des workflows opérationnels.
* Concevoir et orchestrer des chaînes d'actions et de décisions en combinant modèles IA, règles métier et services applicatifs.
* Construire et maintenir des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour enrichir les réponses des modèles avec des données internes fiables et à jour.
* Intégrer les agents dans l'écosystème applicatif via des connecteurs vers les outils métiers, CRM, ERP et services internes, puis tester et optimiser leurs performances (pertinence, robustesse, latence, coûts) dans une logique d'amélioration continue.
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