Mission
- Nos équipes R&D sélectionnent des hybrides de maïs et de tournesol résilients et performants qui répondent aux enjeux agronomiques actuels.
- Nos équipes opérationnelles produisent des semences de haute qualité grâce à des protocoles stricts au sein des parcelles de notre réseau de producteurs et dans nos usines.
- Nos équipes commerciales et marketing accompagnent nos clients sur leur territoire pour nourrir la planète tout en facilitant la transition du monde agricole
- Devenir acteur de la transition agricole au sein d'une entreprise engagée dans l'agroécologie et la préservation des territoires
- Intégrer une entreprise à taille humaine avec une véritable ouverture à l'international
- Développer ses compétences dans un environnement collaboratif et bienveillant
Descriptif du poste:
Dans un contexte de transformation digitale de la R&D et d’accélération du progrès génétique, MAS Seeds développe ses capacités en ingénierie des données, Data Science et IA. L’IA agentique (agents autonomes, orchestrés, capables d’interagir avec des systèmes et utilisateurs) représente une opportunité majeure pour :
- Automatiser des workflows R&D complexes
- Améliorer la productivité des équipes scientifiques
- Structurer et valoriser la connaissance métier
- Accélérer la prise de décision en sélection variétale
Missions principales Encadré(e) par l’équipe R&D Data & Applied Science et en interaction étroite avec la Direction des Services Informatique, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de développement de solutions IA agentiques :
1. Identification & cadrage des cas d’usage
- Cartographier les processus R&D (sélection variétale, essais, analyses, reporting)
- Identifier les opportunités d’IA agentique (assistants scientifiques, agents d’automatisation, copilotes métiers)
- Formaliser les cas d’usage (valeur, faisabilité, maturité data)
- Construire une priorisation basée sur l’impact métier
- Concevoir des architectures d’agents LLM-driven (multi-agents ou agents spécialisés)
- Définir les interactions avec les systèmes existants (bases de données, pipelines data)
- Intégrer des mécanismes de :
- Raisonnement (chain-of-thought, planning)
- Mémoire (vector DB, knowledge bases)
- Orchestration (tools, workflows)
- Développer plusieurs prototypes fonctionnels autour de cas concrets (exemples) :
- Agent d’assistance à l’analyse d’essais multi-environnements
- Copilote pour la sélection génomique (exploration + interprétation)
- Agent de génération de reporting scientifique automatisé
- Assistant data pour nettoyage/qualification des datasets
- Tester et itérer rapidement avec les utilisateurs métier
- Travailler en collaboration avec la DSI pour :
- Sécuriser les architectures
- Intégrer les solutions dans l’écosystème IT/data
- Assurer la scalabilité et la gouvernance
- Contribuer à la définition de bonnes pratiques IA (usage, sécurité, performance)
- Documenter les solutions et les approches
- Participer à l’évangélisation de l’IA agentique en R&D
- Proposer une roadmap IA agentique pour la R&D MAS Seeds
Environnement technique Vous évoluerez dans un environnement moderne autour de :
- Langages & Data Science : Python (pandas, scikit-learn) & R
- IA générative / agentique :
- LLM APIs (OpenAI, Azure OpenAI, etc.)
- Frameworks agentiques (LangChain, LlamaIndex)
- Data & infra :
- PostgreSQL / Data Lake / APIs
- Environnement cloud (AWS / AWS AgentCore)
- Outils R&D :
- Données génomiques, phénotypiques et agro-climatiques
Profil
- Bac+4 / Bac+5 (école d’ingénieur ou université)
- Spécialisation en Data Science, IA, informatique ou mathématiques appliquées
- Solide base en Python et data science
- Intérêt marqué pour :
- IA générative / LLM
- Systèmes multi-agents
- Automatisation intelligente
- Appétence pour les architectures data
- Forte curiosité scientifique et esprit d’innovation
- Capacité à comprendre des problématiques métiers complexes
- Autonomie, structuration et esprit de synthèse
- Goût pour le travail transverse (R&D, IT, métiers)
- Connaissance du domaine agronomique / semencier
- Expérience sur des projets IA générative ou agents
- Sujet hautement innovant et stratégique : IA agentique appliquée à la sélection variétale
- Impact direct sur l’accélération du progrès génétique
- Forte exposition métier + technique
- Environnement agile, orienté MVP et expérimentation rapide
- Contribution à la transformation digitale de la R&D
- Une cartographie structurée des cas d’usage IA agentique en R&D
- Une priorisation basée sur la valeur métier
- Plusieurs MVP fonctionnels testés avec les équipes
- Des recommandations d’industrialisation et de déploiement
- Une vision cible de l’IA agentique chez MAS Seeds



