Lead AI Engineer – IA Agentique / MCP
virtualbrainsSaaS B2BPubliée hier
180 €/j
- Lieu
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 29 septembre 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 83 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 500 €/jour (moitié centrale : 220 à 525 €/jour).
- 41 missions ingénieur ia sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 172 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 (43 missions), VMware (109 missions), Jenkins (120 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Lead AI Engineer spécialisé en IA générative et IA agentique pour intervenir sur des projets à forte composante Cloud, Data et automatisation.
Vous rejoindrez un environnement visant à développer et industrialiser de nouveaux usages d’intelligence artificielle pour l’exploitation et l’automatisation des processus IT.
Vos principales missions seront :
Concevoir, développer et industrialiser des agents et assistants IA.
Mettre en œuvre des architectures multi-agents et des assistants spécialisés.
Concevoir et intégrer une infrastructure MCP (Model Context Protocol) ainsi que les connecteurs nécessaires aux API et services internes.
Développer des mécanismes RAG à partir de documentations, runbooks, CMDB et bases de connaissances.
Intégrer les solutions IA avec des environnements AWS, Kubernetes, VMware, Dataiku, Snowflake, Bedrock, OpenAI et LiteLLM.
Développer des services Python et des outils d'automatisation.
Industrialiser les développements au travers de pratiques DevOps, CI/CD, observabilité et sécurité.
Participer à l'évolution d'une plateforme AIOps existante sur AWS.
Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de traçabilité et d'observabilité des réponses produites par les modèles.
Prendre en compte les enjeux de sécurité liés aux systèmes IA : prompt injection, gestion des secrets, contrôle des accès et protection des données.
Accompagner les équipes internes dans l'appropriation des technologies IA agentique et MCP.
Documenter les solutions développées et contribuer à la définition des bonnes pratiques.
Environnement de travail
L'environnement technique s'appuie notamment sur :
AWS, Kubernetes, Docker, VMware Cloud Foundation, Dataiku, Snowflake, Bedrock, OpenAI, LiteLLM, Jenkins, Terraform, Ansible, CI/CD et outils d'orchestration.
Vous interviendrez sur des sujets à la croisée de l'IA agentique, du Cloud, de la Data, du DevOps et de l'exploitation IT.
Indispensables :
Compétences attendues
Indispensables
- AWS
- Kubernetes
- VMware
- Snowflake
- Python
- CI/CD
- Docker
- Jenkins
Appréciées
- Terraform
- Ansible
- LLM
- Machine Learning
- Deep Learning
- Agile