AI Engineer Lead - Freelance

Taux journalier (TJM): 650

Dans le cadre d’une démarche de transformation technologique, une équipe spécialisée en Data, IA et Innovation développe et industrialise de nouvelles capacités autour de l’IA générative et des systèmes agentiques.

Le/la AI Engineer Lead intervient au sein d’une équipe dédiée à la conception, au développement et à l’exploitation d’un environnement de démonstration permettant de présenter les capacités d’une plateforme agentique et de développer des cas d’usage concrets.

L’objectif du poste est de transformer les capacités technologiques de la plateforme en démonstrations fiables, reproductibles et à forte valeur métier, afin de faciliter leur adoption auprès des différentes parties prenantes.

Missions principales

Conception et développement de la plateforme

• Participer à la conception, au déploiement et à la maintenance de l’environnement de démonstration.

• Configurer et faire évoluer les différents composants de la plateforme.

• Garantir la stabilité, la fiabilité et la disponibilité de l’environnement.

Développement de solutions IA et GenAI

• Concevoir et développer des cas d’usage de bout en bout autour de l’IA générative et des systèmes agentiques.

• Implémenter les différents composants nécessaires aux systèmes agentiques : orchestration, workflows, gestion des états, planification et utilisation d’outils.

• Mettre en œuvre des architectures basées sur les LLM, le RAG, la recherche sémantique et le prompt engineering.

• Développer des solutions permettant de démontrer concrètement la valeur des nouvelles capacités technologiques.

Développement de composants réutilisables

• Concevoir des accélérateurs, templates, scripts et composants réutilisables.

• Développer des frameworks et briques techniques permettant d'accélérer la création de nouveaux cas d’usage.

• Produire des jeux de données et environnements permettant de reproduire les démonstrations.

Intégration et architecture

• Intégrer les solutions IA avec des systèmes d’entreprise, des API, des services cloud et des plateformes de données.

• Participer à la conception d’architectures cloud-native.

• Assurer l’interopérabilité entre les différents composants techniques.

Industrialisation et qualité

• Mettre en place des pratiques de monitoring, d’observabilité et de fiabilité.

• Participer à l’amélioration de la qualité du code et à la mise en place de tests.

• Contribuer aux pratiques CI/CD et aux principes de développement sécurisé.

• Participer au cycle de vie des applications IA, de leur développement jusqu’à leur déploiement et leur supervision.

Accompagnement des parties prenantes

• Préparer et maintenir les environnements pour les démonstrations et présentations.

• Accompagner les équipes techniques, produit et métier dans la compréhension et l’utilisation des solutions développées.

• Participer aux échanges avec les différentes parties prenantes afin d’identifier les besoins et de transformer les capacités technologiques en cas d’usage concrets.