Stage - Agentic Data Platform - F/H/N

OCTO Technology; Paris; Sur place; EUR 8 900 - 16 000; Temps partiel

Résumé du poste

OCTO Technology recherche un stagiaire pour déployer un agent analytics open source sur la plateforme souveraine OCTOPOD et documenter l’ingénierie et la curation nécessaires afin que l’agent réponde juste. Le stage couvre la découverte, la définition des cas d’usage et les itérations sur le contexte jusqu’à la capitalisation en article.

Le candidat travaillera en collaboration avec des octos ciblés, sur des questions de production et des mesures de performance, avec une démarche visée par la

Responsabilités

• Identifier les cas d'usage prioritaires et construire une base de questions/réponses vérifiées pour mesurer la performance
• Déployer l'agent NAO sur la sandbox OCTOPOD et itérer sur la curation de contexte (métadonnées, docs, définitions, processus, pages Confluence) pour améliorer les réponses
• Capitaliser le retour d'expérience et le transformer en article de blog Octo

Description du poste

Sujet de stage

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

Sous-titre

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

• 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