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AI & Architecture, Strong knowledge of : - AI agent development - Large Language Models (LLMs) - Model Context Protocol (MCP) - Agent-to-Agent (A2A) communication - Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Vector databases Backend Experience with : - Python - FastAPI - API and service development - Queuing and messaging systems ...
... agents intelligents basés sur des LLM. - Concevoir et mettre en ?uvre des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation). - Déployer et intégrer des serveurs MCP (Model Context Protocol). - Connecter les agents IA aux outils métiers et aux actifs Data de l'entreprise. - Développer des intégrations via API REST, OpenAPI ...
... les bases de données pour résoudre les problèmes, approfondir l'incidentologie et identifier des leviers d'optimisation. - Automation & Outillage Interne (IA & MCP) : Développer et maintenir des scripts et outils internes (Python, connecteurs MCP, APIs) pour automatiser le traitement des tickets récurrents, tout en respectant ...
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... fonctionnels - Documenter les développements et participer aux revues de code - Veille technologique sur les frameworks IA agentique (LangChain, LangGraph, AutoGen, MCP, etc.) Le profil : Quel profil pour le poste : - Formation Bac+5 en informatique, ingénierie logicielle ou équivalent - Expérience minimale de 3 ans en développement ...
... applications. Leveraging Tencent Cloud TokenHub—a unified AI platform providing access to leading Large Language Models (LLMs), AI Agents, and the Model Context Protocol (MCP) ecosystem—you will work closely with enterprise customers, Product, Engineering, Research, and Commercial teams to bridge business challenges with innovative ...
... Automatisation - Concevoir et prototyper des solutions basées sur les LLM et agents IA . - Développer des automatisations avec n8n . - Intégrer des solutions via MCP . - Concevoir des dashboards et outils de pilotage avec Metabase . - Développer des scripts et prototypes permettant de valider rapidement les solutions. Delivery ...
... définition des agents, outils, mémoire et orchestration en code versionné et testable. - Intégrer les agents aux SI clients : outils custom, specs OpenAPI, connecteurs MCP, bases vectorielles et sources de données métier. - Mettre en place évaluation et observabilité : jeux d'évaluation multi-turn, tracing, debugging via le CLI ...