AI ENGINEER / GENAI & AGENTIC AI ( Python & RAG )
WINSIDE TechnologyAssurancePubliée il y a 3 jours
400 €/j
- Lieu
- Paris · Télétravail non précisé
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 18 novembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe en dessous de la médiane des 46 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 465 €/jour (moitié centrale : 400 à 550 €/jour).
- 148 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 370 pour ce métier en France.
- 7 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Prompt engineering (42 missions), MLOps (105 missions), RAG (236 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Objectif de la mission
Concevoir, développer et opérer l’environnement de démonstration Agentic Hub afin de valoriser les capacités de l’IA générative et agentique, démontrer leur valeur métier et accélérer leur adoption au sein du client.
Principales responsabilités
Développement de démonstrateurs IA : concevoir et implémenter des cas d’usage end-to-end illustrant les capacités de la plateforme agentique.
Ingénierie agentique : développer des agents IA intégrant orchestration, workflows, gestion d’état, planification, mémoire et utilisation d’outils.
Développement GenAI : mettre en œuvre des solutions basées sur les LLM, le RAG, la recherche sémantique et le prompt engineering.
Intégration technique : connecter les démonstrateurs aux API d’entreprise, services cloud et plateformes de données.
Industrialisation : créer des composants réutilisables, templates, scripts et accélérateurs pour faciliter la reproductibilité des démonstrations.
Exploitation et fiabilité : assurer la maintenance de l’environnement, le monitoring, l’observabilité, les tests et la stabilité des démonstrateurs.
Collaboration : préparer les démonstrations pour les parties prenantes et travailler avec les équipes engineering, produit et métier, dans le respect des bonnes pratiques de développement et de sécurité.
Compétences techniques requises
Excellente maîtrise de Python et du développement logiciel.
Expérience en IA générative, LLM et systèmes agentiques.
Connaissance des architectures RAG, de l’orchestration d’agents et de l’intégration d’API.
Expérience des environnements cloud : AWS, Azure ou GCP.
Maîtrise des API, architectures distribuées et services applicatifs évolutifs.
Connaissance des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, tests, déploiement, monitoring et observabilité.
Capacité à concevoir des prototypes, POC et démonstrateurs robustes et réutilisables.
Profil recherché
Expérience : 5 ans minimum en software engineering, AI/ML engineering, GenAI ou domaine connexe.
Compétences attendues
Indispensables
- Python
- RAG
- LLM
- Prompt engineering
- AWS
- Azure
- GCP
- MLOps
Appréciées
- CI/CD