Lead AI Engineer (IA agentique et AI Ops) - Freelance (H/F)
Collective.workAssurancePubliée il y a 6 jours
600 €/j
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 2 ans
- Démarrage
- 2 octobre 2026
- Expérience
- Junior (0-3 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 au-dessus de la médiane des 10 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 565 €/jour (moitié centrale : 525 à 600 €/jour).
- 120 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 296 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 : Snowflake (101 missions), VMware (191 missions), Jenkins (231 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil junior (0-3 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Taux journalier (TJM): 600
Pour un client dans le domaine de l'assurance, Nexoris recherche un Lead AI Engineer très opérationnel capable de concevoir, développer, intégrer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle agentique au sein d'un environnement d'exploitation IT complexe.
Le Lead AI Engineer doit disposer d'une expérience démontrée de mise en production de solutions IA agentique, en capacité d'intervenir en forte autonomie, de challenger les orientations techniques et d'être force de proposition sur les cas d'usages.
Une composante importante de la mission consistera à accompagner la montée en compétence des équipes internes afin de favoriser l'appropriation durable des technologies mises en œuvre.
La mission proposée s'articule autours des réalisations suivantes :
1 - Développement et intégration de solutions IA
- Orchestration multi agents IA et conception d'assistants de code spécialisés répondant aux besoins des équipes d'exploitation, d'ingénierie et de support.
- Déploiement d'une infra MCP, des connecteurs et outils permettant l'interaction avec des API internes.
- Intégration avec les socles VMware Cloud Foundation, Kubernetes, Dataiku, Snowflake, LiteLLM, Bedrock, OpenAI, AWS et les outils d'exploitation existants.
- Intégration avec les outils d'Infrastructure as Code (Terraform, Ansible ou équivalents), les pipelines CI/CD et les orchestrateurs de workflows existants.
- Développement de mécanismes RAG (ingestion, nettoyage, chunking et indexation) exploitant les référentiels documentaires, les runbooks, la CMDB et les bases de connaissances internes.
- Développements de services python et d'outils d'automatisation pour les cas d'usage retenus.
2 - Industrialisation et exploitation
- Pratiques de développement modernes (YAGNI, DRY ...), de tests (TDD) et des standards de déploiement CI/CD (Jenkins).
- Mise en place des mécanismes d'observabilité, de traçabilité et d'évaluation des réponses produites par les modèles.
- Définition des mécanismes de sécurité (Défense contre le prompt injection et les exfiltrations de données.).
- Maintien en condition opérationnelle et évolution de la plateforme AIOps existante reposant sur Dataiku et Snowflake sur AWS.
3 - Accompagnement des équipes
- Transfert de compétences vers l'équipe interne.
- Acculturation aux concepts d'IA, d'architecture agentique et de MCP.
- Contribution à la définition des bonnes pratiques de développement et d'exploitation IA agentique.
Les livrables de la mission sont les suivants :
- Mise en œuvre de plusieurs Proof of Concept puis industrialisation des cas d'usage retenus :
- Créer des assistants capables de comprendre le contexte opérationnel, de résumer les situations et de proposer les prochaines actions ;
- Automatiser, sous contrôle humain, les tâches répétitives à faible risque et les étapes de remédiation standard ;
- Exploiter les référentiels documentaires, les runbooks et les connaissances d'exploitation pour produire des réponses contextualisées, traçables et explicables ;
- Intégrer des agents dans les chaînes ITSM, CMDB, observabilité, automatisation et orchestration ;
- Sécuriser les usages, mesurer la valeur produite et industrialiser les cas d'usage dans un cadre SRE / DevOps / GitOps.
- Documenter les solutions déployées : ADR, runbooks/playbooks et guides d'exploitation.
- Développement d'agents IA opérationnels et de leurs composants associés (serveurs MCP, outils, connecteurs, pipelines RAG, orchestrations).
Expérience significative dans le développement d'applications IA générative en production.
- Maîtrise de Python.
- Expérience significative dans le développement d'applications IA générative en production.
- Maîtrise des frameworks d'orchestration d'agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou équivalents).
- Expérience concrète de mise en œuvre du Model Context Protocol (MCP) ou technologies assimilées.
- Intégration de modèles LLM et NLM.
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Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : 2 An(s)
Rémunération : 600 € par jour
Code ROME : M1889 Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
Dernière mise à jour chez France Travail : 12/09/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- VMware
- Kubernetes
- Snowflake
- AWS
- Terraform
- Ansible
- CI/CD
- Jenkins
Appréciées
- Python
- LLM

