Ingénieur IA (H/F) - 92
MindquestSaaS B2BPubliée aujourd'hui
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Levallois-Perret · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 15 octobre 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.
- 11 missions ingénieur ia sont ouvertes à Levallois-Perret en ce moment, sur 351 pour ce métier en France.
- 1 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Microservices (96 missions), RAG (122 missions), Confluence (124 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Missions principales :
Définir les architectures de référence des solutions agentiques et des usages IA.
Concevoir les modèles d’intégration entre la plateforme IA et le système d’information.
Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et l’orchestration multi-agents.
Définir les standards de développement, de test, d’observabilité et de gouvernance des agents IA.
Identifier les technologies, frameworks et composants adaptés aux besoins métiers.
Superviser et challenger les développements des équipes produit et des partenaires.
Concevoir et évaluer les intégrations avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, les bases documentaires, les API et les services métiers.
Participer aux travaux sur les protocoles d’interopérabilité MCP, A2A et autres standards émergents.
Mettre en place les mécanismes de supervision, de mesure de la qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA.
Accompagner l’industrialisation des solutions, de la preuve de valeur jusqu’à la production.
Assurer une veille sur les plateformes IA, les LLM et les architectures agentiques.
Compétences techniques :
Architectures LLM et IA générative.
Agents mono-agent et multi-agents.
Orchestration de workflows agentiques.
RAG, mémoire conversationnelle et gestion du contexte.
Protocoles MCP et A2A.
Gouvernance, évaluation, monitoring, traçabilité et contrôle des agents IA.
Python.
Compétences attendues
Indispensables
- Jira
- Confluence
- LLM
- RAG
- Python
- TypeScript
- Microservices
- CI/CD
Appréciées
- Azure
- AWS
- GCP
- Kubernetes
- OpenShift