À propos de l'entreprise
Le/la stagiaire participe à la conception, au développement et au déploiement de solutions d’IA Générative et d’IA agentique (LLM, agents autonomes, assistants intelligents orchestrant des outils, génération de texte, de résumés, etc.) dans un environnement hybride :
- Cloud (Google Cloud Platform – GCP)
- Environnements on-premise (infrastructures internes, Kubernetes, VM, etc.)
Les missions se déroulent en collaboration avec des ingénieurs data, des développeurs logiciels, des architectes et des experts métier.
À propos du rôle
Le stagiaire sera impliqué dans la conception et le prototypage de solutions d’IA Générative et d’IA Agentique, contribuant à l’analyse des besoins utilisateurs et à la définition des cas d’usage.
Responsabilités
- Conception et prototypage de solutions d’IA Générative et d’IA Agentique
- Contribuer à l’analyse des besoins utilisateurs et à la définition des cas d’usage (assistants, copilotes métier, agents autonomes orchestrant des workflows)
- Participer au choix des modèles (LLM open source, modèles GCP, API externes) et des frameworks d’IA agentique (par ex. : LangChain, LlamaIndex, frameworks d’agents, outils d’orchestration)
- Concevoir et implémenter des agents IA capables d’interagir avec des APIs, des bases de données ou des systèmes internes pour exécuter des tâches complexes
- Réaliser des POC (Proof of Concept) pour évaluer la faisabilité et la valeur métier
- Développer des microservices ou applications back-end exposant des fonctionnalités d’IA Générative et d’IA agentique (API REST/GraphQL, services batch, orchestrateurs d’agents)
- Intégrer les modèles et les agents dans l’écosystème existant (SI interne, front-end, outils internes, bases documentaires)
- Mettre en place des chaînes de traitement complètes : conception de prompts, gestion du contexte (RAG, recherche hybride, mémoire d’agent), orchestration de plusieurs agents ou outils
- Contribuer au déploiement des solutions sur GCP (Cloud Run, GKE, Compute Engine, Vertex AI, Cloud Functions, etc.) ou sur des infrastructures on-premise (Kubernetes, Docker, serveurs applicatifs)
- Participer à l’industrialisation : CI/CD, packaging (Docker), gestion des configurations, monitoring de base (logs, métriques, latence, coûts)
- Aider à la mise en place d’environnements isolés et sécurisés pour l’exécution des agents IA
- Contribuer à l’amélioration de la robustesse, des performances et de la scalabilité des solutions d’IA Générative et des agents IA
- Assurer une veille sur : les modèles et services d’IA Générative (LLM, modèles spécialisés), les frameworks d’IA agentique (agents multi-outils, planification, exécution, observation), les bonnes pratiques de prompt engineering et de conception d’agents
- Expérimenter de nouveaux outils et patterns (RAG avancé, agents planificateurs, agents outillés)
- Documenter : le code, les architectures, les workflows d’agents, les bonnes pratiques d’usage et de supervision
Qualifications
- Étudiant(e) en École d’ingénieurs, Master Informatique / IA / Data Science, ou formation équivalente
- Stage de fin d’études ou de césure (Bac+4 / Bac+5 de préférence)
Compétences requises
- Informatique / Développement : Solides bases en développement : Python (indispensable)
- Maîtrise des outils de développement modernes : Git, gestion de branches, revues de code, organisation modulaire du code
- IA / Data / IA Générative & Agentique : Notions solides en Machine Learning et Deep Learning (en particulier NLP)
- Première expérience (cours, projets académiques ou personnels) avec : des LLM (modèles open source ou APIs de grands modèles), des tâches de génération de texte, résumé, classification, extraction d’information, question-réponse
- Connaissances de base en prompt engineering (structuration, chain-of-thought, gestion du contexte, évaluation des réponses)
- Intérêt fort pour les architectures d’agents IA : agents outillés (capables d’appeler des APIs ou des services), agents planificateurs / exécutants, agents capables d’interagir avec des bases documentaires (RAG)
- Cloud / Infrastructure : Connaissances souhaitées (même basiques) de GCP : quelques services parmi : Compute Engine, Cloud Run, GKE, Vertex AI, Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Functions, etc.
- Notions de conteneurisation (Docker) ; Kubernetes est un plus
- Connaissances des pipelines CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, ou équivalent) appréciées
Compétences préférées
- Forte curiosité pour l’IA Générative, l’IA agentique et l’architecture de systèmes intelligents
- Esprit d’analyse et de résolution de problèmes
- Capacité à travailler en équipe au sein d’environnements pluridisciplinaires
- Autonomie, rigueur, sens de l’organisation
- Capacité à vulgariser des concepts techniques auprès d’interlocuteurs non spécialistes
Durée et modalités
- Durée : 6 mois
- Période : ASAP
- Lieu : Casablanca
Déclaration d'égalité des chances
Nous nous engageons à promouvoir la diversité et l'inclusivité dans notre entreprise.
