🧩 Architecte Solutions IA Agentique – RAG & Multi-Agents | GCP, Python, LangGra - Freelance

Taux journalier (TJM): 💶 Budget : 700 € HT/jour maximum

🧩 Architecte Solutions IA Agentique – RAG & Multi-Agents | GCP, Python, LangGraph

🗂️ Informations pratiques :

📍 Département : IDF (92)

🗓️ Démarrage : 02/11/2026

⏳ Durée : 12 mois, reconductible

🧾 Contrat : CDI ou freelance

💶 Budget : 700 € HT/jour maximum

🧑‍💻 Télétravail : 2 jours/semaine

🧠 Séniorité : 8 à 20 ans d'expérience

👤 Poste ouvert : 1

🌍 Secteur : Industrie / Transformation digitale & IA

🧩 Contexte :

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation par l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel international développe une plateforme d'IA agentique sur Google Cloud Platform (GCP), destinée à industrialiser les usages de l'IA générative à l'échelle de l'entreprise.

Cette plateforme permet aux équipes métiers de concevoir et personnaliser des assistants intelligents, des agents RAG et des workflows automatisés, tout en facilitant l'intégration de systèmes agentiques développés par d'autres projets. Elle repose sur une architecture microservices, développée principalement en Python et Java, exposant des API et des événements.

La mission s'inscrit au sein du domaine Customer Experience (CX), avec pour objectif de faire évoluer l'architecture agentique existante, d'intégrer de nouveaux agents et de garantir la sécurité, la robustesse, la scalabilité et l'optimisation économique des solutions déployées.

🎯 Missions principales :

• Architecture IA agentique : faire évoluer et maintenir l'architecture des agents existants, intégrer de nouveaux agents et concevoir les mécanismes d'orchestration, de sécurité et de routage vers les services d'IA.

• Conception RAG & intégration : contribuer aux composants transverses d'ingestion de données non structurées, aux architectures RAG et aux échanges interservices via API, événements et protocoles agentiques (MCP, A2A).

• Accompagnement des métiers : collaborer avec les architectes métiers, fonctionnels et d'entreprise sur les choix d'architecture des systèmes agentiques Customer Experience, formaliser les recommandations et participer à l'évaluation des réponses aux appels d'offres.

• Industrialisation & qualité : concevoir des architectures sécurisées, robustes et scalables, contribuer au développement et à la mise en production des applications, optimiser les coûts opérationnels et accompagner les pratiques de tests.

• Expertise & documentation : assurer une veille sur les frameworks agentiques et les modèles IA, proposer des composants adaptés, produire les schémas d'architecture, documentations techniques et avis d'architecture, et accompagner leur mise en œuvre.

🛠️ Environnement technique :

• IA agentique & GenAI : systèmes multi-agents, RAG, LLM, SLM, VLM, agents IA, assistants, prompt engineering, corpus, hallucinations, AI models

• Frameworks & protocoles agentiques : LangGraph, Spring AI, FastMCP, Google ADK, MCP, A2A, protocoles OpenAI, orchestration d'agents, tools

• Cloud & infrastructure GCP : Google Cloud Platform, Cloud Run, Kubernetes, Docker, VM, containers, serverless, orchestration

• Développement & architectures : Python, Java, microservices, frontend/backend, API, architecture événementielle, events, streaming, intégration de progiciels

• Data & stockage : BigQuery, MongoDB, PostgreSQL, Datalake, SGBD, NoSQL, Big Data, fichiers, ingestion de données non structurées

• DevOps & performance : GitLab, CI/CD, calcul distribué, caches, répartition de charge, redondance, scalabilité, optimisation des coûts, pyramide des tests

• Sécurité & conformité : OAuth, OIDC, gestion des accès aux données, sécurité SI, RGPD, éthique de l'IA

• Customer Experience & méthodes : CRM, Salesforce, systèmes d'expérience client, Agile, SAFe, documentation d'architecture