Lead AI Engineer
virtualbrainsSaaS 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
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 30 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 au-dessus 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), LLM (117 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Intervenir sur des sujets opérationnels avec un impact direct sur la production, l'industrialisation des usages de l'IA et l'automatisation des processus IT.
Missions principales
Concevoir, développer et industrialiser des agents, assistants IA et architectures multi-agents
Concevoir et intégrer une infrastructure MCP (Model Context Protocol) et les connecteurs vers les API/services internes
Développer des mécanismes RAG sur documentations, runbooks, CMDB et bases de connaissances
Intégrer les solutions IA aux environnements Cloud/Data (AWS, Kubernetes, VMware, Dataiku, Snowflake, Bedrock, OpenAI, LiteLLM)
Développer des services Python, des outils d'automatisation et faire évoluer une plateforme AIOps sur AWS
Industrialiser les développements avec des pratiques DevOps, CI/CD, observabilité et sécurité (gestion de la prompt injection, secrets, accès, données)
Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de traçabilité et d'observabilité des réponses produites par les modèles
Accompagner et former les équipes internes sur l'IA agentique et le MCP, et documenter les solutions
Compétences attendues
Maîtrise de Python, de l'IA agentique et des architectures MCP (Model Context Protocol)
Expérience en mise en production d'applications d'IA générative et intégration de LLM
Maîtrise des frameworks d'orchestration d'agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel)
Solides compétences Cloud/Data/DevOps (AWS, Docker, Kubernetes, Jenkins, Terraform, Ansible, Dataiku, Snowflake)
Expertise en sécurité IA et maîtrise des problématiques d'hallucination, de qualité, de coût, de latence et de dérive des modèles
Profil recherché
Lead AI Engineer expérimenté dans la conception et la mise en production de solutions d'IA générative et agentique
Expérience confirmée sur des agents autonomes, des architectures multi-agents ou l'orchestration de workflows IA
Capacité à travailler avec une forte autonomie, à challenger les choix techniques et à assurer le transfert de compétences
Compétences attendues
Indispensables
- AWS
- Kubernetes
- VMware
- Snowflake
- Python
- CI/CD
- LLM
- Docker
Appréciées
- Jenkins
- Terraform
- Ansible