AI Engineering Lead - Industrialisation de solutions agentic AI @ Banque @ Paris - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 550 € HT
Dans le cadre d'un programme stratégique d'AI Scaling, l'objectif est de transformer des usages et expérimentations autour de l'intelligence artificielle en capacités techniques industrialisées, réutilisables et déployables à l'échelle d'un grand Groupe.
La mission porte sur l'ingénierie, la conception et la configuration d'une plateforme IA agentique multi-LLM, ainsi que sur l'industrialisation des différentes briques techniques permettant de faire passer les prototypes et expérimentations IA à des solutions robustes et exploitables en production.
L'AI Engineering Lead travaillera en coordination étroite avec les équipes métiers, Data & AI Office, SI, cloud/infrastructure, cybersécurité ainsi qu'avec les partenaires externes.
Les principaux enjeux concernent notamment le passage à l'échelle des solutions IA, leur intégration au SI, la souveraineté, la sécurité, la performance, la réversibilité, l'observabilité, la gouvernance technique et la maîtrise des coûts liés aux modèles d'IA.
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Qualifier techniquement les différents cas d'usage IA et identifier les briques nécessaires à leur industrialisation et à leur passage à l'échelle.
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Traduire les cas d'usage métiers en solutions techniques industrialisables.
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Concevoir les composants nécessaires : workflows, agents, skills, APIs, connecteurs et composants techniques réutilisables.
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Transformer les expérimentations et prototypes IA en composants et solutions techniques industrialisables, maintenables et réutilisables.
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Concevoir et développer les briques techniques d'une plateforme IA agentique multi-LLM.
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Mettre en œuvre les mécanismes d'orchestration d'agents.
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Concevoir et gérer les workflows et skills associés aux agents.
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Mettre en place la gestion des prompts.
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Implémenter les mécanismes d'appels aux différents modèles LLM.
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Développer les APIs et connecteurs permettant l'intégration avec le SI.
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Mettre en œuvre les mécanismes de supervision et de traçabilité des solutions IA.
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Configurer et faire évoluer le socle de la plateforme IA.
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Mettre en œuvre et faire évoluer l'AI Gateway.
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Concevoir les mécanismes de routage multi-LLM.
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Gérer les accès aux modèles et aux différents services IA.
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Mettre en œuvre les capacités d'observabilité de la plateforme.
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Définir et implémenter les mécanismes d'évaluation des solutions IA.
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Mettre en place les dispositifs permettant la maîtrise et le suivi des coûts IA.
CLOUD, DÉPLOIEMENT ET INTÉGRATION
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Définir et mettre en œuvre les patterns d'intégration et de déploiement adaptés aux différents environnements d'hébergement.
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Travailler sur des architectures multi-hébergement.
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Intégrer les contraintes de souveraineté, sécurité, performance et réversibilité dans les choix d'architecture.
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Participer à l'intégration des solutions IA avec les environnements Azure et les infrastructures Kubernetes.
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Définir les capacités et chaînes d'industrialisation nécessaires au passage des prototypes IA vers la production.
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Concevoir et mettre en œuvre les pipelines d'industrialisation.
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Définir les stratégies et dispositifs de tests.
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Définir les critères d'acceptation permettant de valider le passage en production.
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Produire et maintenir la documentation technique.
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Définir les mécanismes de support nécessaires à l'exploitation des solutions industrialisées.
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Mettre en place les patterns d'industrialisation permettant de rendre les solutions IA réutilisables et déployables à l'échelle.
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Coordonner les travaux