AI Solution Architect – GenAI & Agentic AI - Freelance

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation par l'Intelligence Artificielle, un grand groupe international spécialisé dans les services et la digitalisation des processus métiers recherche un AI Solution Architect expérimenté pour accompagner la structuration et l'industrialisation de ses solutions d'IA générative et agentique.

Le groupe dispose déjà de plusieurs initiatives IA (R&D, automatisation, traitement documentaire, premières expérimentations agentiques) et souhaite désormais franchir une nouvelle étape : construire un socle d'architecture IA commun, robuste, sécurisé et réutilisable à grande échelle.

Vous rejoindrez une task force IA stratégique de quatre experts, en interaction directe avec la Direction de la Stratégie, les équipes techniques et la DSI.

L'ambition est double :

• À court terme : accélérer le déploiement de cas d'usage IA à fort impact opérationnel, avec des résultats mesurables rapidement.

• À moyen et long terme : construire des architectures d'IA générative et agentique industrialisables, capables de soutenir durablement les activités et les offres du groupe.

Vos principales missions

1. Définir l'architecture et les standards IA

• Concevoir le cadre d'architecture IA et définir les standards techniques.

• Orienter les choix technologiques : LLM propriétaires ou open source, cloud ou on-premise, architectures hybrides.

• Définir une approche multi-modèles et multi-fournisseurs.

• Garantir l'intégration des solutions IA avec les systèmes d'information existants.

2. Concevoir des solutions GenAI et agentiques

• Définir les architectures techniques de solutions basées sur les LLM.

• Concevoir des pipelines RAG et des systèmes multi-agents.

• Structurer les workflows d'orchestration agentique.

• Intégrer les solutions IA aux systèmes documentaires, API et processus d'automatisation.

• Évaluer la faisabilité, les performances et la maintenabilité des architectures proposées.

3. Industrialiser et mutualiser les composants IA

• Identifier et concevoir des briques techniques réutilisables.

• Standardiser les pratiques d'architecture pour accélérer les développements.

• Mettre en place un référentiel d'architecture partagé.

• Accompagner les équipes d'ingénierie dans l'application des standards définis.

4. Garantir la sécurité et la gouvernance

• Définir les mécanismes de sécurité et les garde-fous des solutions IA.

• Intégrer les enjeux de confidentialité, de souveraineté et de protection des données.

• Mettre en place des dispositifs de filtrage, de contrôle des réponses et de limitation des hallucinations.

• Veiller à la conformité RGPD et AI Act.

5. Assurer la performance et l'observabilité

• Définir les standards de monitoring des solutions IA en production.

• Suivre la qualité des réponses, les latences et les coûts d'exploitation.

• Anticiper les risques de dérive et les problématiques de scalabilité.

• Garantir la robustesse et la maintenabilité des solutions déployées.