MAS Seeds est une société de semences, filiale du Groupe Coopératif Maïsadour, 1ère coopérative de France à avoir obtenu le label engagé RSE niveau confirmé. Depuis plus de 70 ans, MAS Seeds développe un portefeuille de semences innovant et durable, des solutions appliquées aux semences et des agro-services pour toujours mieux accompagner les agriculteurs dans la transition écologique. La marque est présente dans 50 pays, grâce à nos 13 filiales réparties sur 4 continents. Nos activités s'articulent autour des 3 métiers clés d'un semencier complet:
- Nos équipes R&D sélectionnent des hybrides de maïs et de tournesol résilients et performants qui répondent aux enjeux agronomiques actuels.
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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.
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Nos équipes commerciales et marketing accompagnent nos clients sur leur territoire pour nourrir la planète tout en facilitant la transition du monde agricole
Rejoindre MAS Seeds et ses 880 collaborateurs c'est:
- Devenir acteur de la transition agricole au sein d'une entreprise engagée dans l'agroécologie et la préservation des territoires
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Intégrer une entreprise à taille humaine avec une véritable ouverture à l'international
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Développer ses compétences dans un environnement collaboratif et bienveillant
Agissons ensemble pour une agriculture en transition! Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.masseeds.com
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
Dans ce cadre, nous proposons une alternance visant à
explorer, structurer et déployer des cas d’usage d’IA agentique appliqués aux processus R&D (sélection, phénotypage, analyse multi-environnementale, data management).
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
2. Conception d’agents IA
- 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)
3. Développement de MVP (Minimum Viable Products)
- 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
4. Industrialisation & intégration
- 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)
5. Diffusion & acculturation
- 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
