Stage - Agentic Data Platform - F/H/N

Octo Technology SA; Paris; Hybrid; EUR 35,000 - 52,000; Full time

Job summary

Octo recherche un stagiaire en ingénierie data pour déployer un agent IA sur la plateforme OCTOPOD et documenter la curation de contexte nécessaire afin d'améliorer les réponses fournies par l’agent.

Ce stage s’inscrit dans une démarche d’apprentissage approfondi des LLM et des agents, avec une immersion dans l’état de l’art et les pratiques de production, et se conclura par une démonstration et la rédaction d’un retour d’expérience.

Qualifications

• Formation Bac+5 en ingénierie ou informatique avec spécialité data.
• Compétences en SQL et Python et curiosité pour l'écosystème data moderne.
• Connaissances souhaitées des outils dbt, data warehouse et orchestration.
• Une première expérience avec les LLM/agents est un plus.

Responsibilities

• Identifier les cas d'usage prioritaires et construire une base de questions/réponses.
• Déployer l'agent NAO sur la sandbox OCTOPOD et faire évoluer le contexte.
• Capitaliser le retour d'expérience et rédiger un article de blog.
• Préparer le déploiement potentiel en production et les modalités.

Skills

SQL

Python

dbt

Data warehouse

Orchestration

Education

Bac+5 école d'ingénieur ou université

Tools

NAO

Job description

Vous faites partie de celles et ceux qui pensent que même avec plusieurs années d’expérience, on continue à apprendre ? Alors nous sommes sur la même longueur d'onde ! Et si on en parlait ?

Sujet de stage

Un agent IA, sur une plateforme souveraine, au service de nos données internes (octopod)

Déployer un agent analytics open source sur les données OCTOPOD, et documenter tout le travail d'ingénieurie et de curation qu'il faut réaliser pour que l'agent réponde juste

Le WHY

La fiabilité d'un agent analytique tient au contexte qu'on lui fournit, pas au modèle. Ce stage vise à le démontrer en déployant un agent open source (NAO) sur nos données internes, et à capitaliser en retour d'expérience la curation de contexte nécessaire.

Les missions

• Identifier, avec des octos ciblés (business developer, lead staffing, etc..), les cas d'usage prioritaires et construire une base de questions / réponses vérifiées servant de référence pour mesurer la performance
• Déployer l'agent NAO sur la sandbox de données OCTOPOD, puis itérer sur la curation de contexte (métadonnées, docs, définitions, documents de processus, pages confluence) pour faire progresser ses réponses, mesure à l'appui
• Capitaliser le retour d'expérience de cette curation et le transformer en article de blog Octo
• Modalités de déploiement en production

Le déroulement du stage

• Étape 1 - Découverte & cadrage (≈3 semaines) : prise en main de NAO et de la sandbox OCTOPOD (réplication fournie par la DSI), immersion dans l'état de l'art (REX OpenAI, Anthropic, context engineering), premiers échanges avec les utilisateurs finaux (octos ciblés)
• Étape 2 - Cas d'usage & base de référence (≈4 semaines) : déterminer avec les utilisateurs les questions cibles, construire la base de questions / réponses vérifiées et le protocole de mesure (critère de justesse des réponses)
• Étape 3 - Curation & itérations (≈10 semaines) : faire tourner l'agent, identifier ses erreurs, enrichir le contexte pas à pas et le harness, et mesurer à chaque itération le gain de performance
• Étape 4 - Capitalisation (≈3 semaines) : formaliser le REX (ce qu'il a fallu expliciter, pourquoi, et avec quel impact) et préparer un démonstrateur
• Étape 5 - Partage : restitution à la tribu Analytics & Agentic Platforms, article de blog Octo, et présentation des résultats (meetup / BBL)
• Étape 6 - Si l'expérimenation est un succès et que le "besoin métier" est prouvé : réfléchir aux modalités de mise en production de l'agent

En formation Bac+5 (école d'ingénieur ou université), spécialité data engineering, data science ou logiciel

À l'aise avec SQL et Python, curieux·se de l'écosystème data moderne (dbt, warehouse, orchestration)

Une première exploration des LLM / agents (via projets perso, cours ou stage) est un vrai plus

Aime formaliser et structurer autant que prototyper

Goût pour l'échange avec les utilisateurs finaux

Autonome, curieux·se, à l'aise pour présenter ses idées, pro-actif

Premier cabinet d’architectes IT fondé en 1998, pionnier du delivery agile et véritable concentrateur de talents. Nous incarnons les nouvelles façons de faire du conseil et du Delivery. Digital Doers & Thinkers est notre marque de fabrique. Nous privilégi... (truncated due to input length)