Senior AI Engineer / Agent Engineer – Infrastructure H/F
PickmeupSaaS B2BPubliée aujourd'hui
550 €/j
- Lieu
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 1 octobre 2026
- Expérience
- Senior (6-10 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 23 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 675 €/jour (moitié centrale : 525 à 675 €/jour).
- 48 missions ingénieur ia sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 188 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 : MLOps (46 missions), ServiceNow (85 missions), LLM (132 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte de la mission
Dans le cadre de la création d’une nouvelle direction dédiée à l’Intelligence Artificielle au sein d’un grand groupe français, nous recherchons plusieurs Senior AI Engineers / Agent Engineers pour participer au lancement d’un programme stratégique autour de l’IA générative et des agents IA.
L’équipe part d’une feuille relativement blanche avec pour objectif de développer rapidement des cas d’usage concrets à forte valeur métier, notamment autour de l’automatisation de processus techniques et IT.
Nous recherchons pour cette mission un profil combinant une véritable expertise en développement d’applications basées sur les LLM avec une forte culture Infrastructure, Kubernetes et DevOps.
Missions
Intégré à cette nouvelle équipe IA, vous participerez à la conception et au développement de solutions d’IA générative appliquées à des problématiques d’infrastructure.
Vous interviendrez notamment sur :
La conception et le développement d’agents IA basés sur des LLM ;
La mise en place d’architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant d’exploiter d’importants volumes de documentation technique ;
La conception de workflows agentiques et d’automatisation autour de processus IT et Infrastructure ;
Le développement des différents composants et services en Python ;
L’intégration des agents avec des APIs et outils du SI ;
Le déploiement et l’exploitation des solutions dans des environnements Kubernetes ;
La collaboration étroite avec les équipes Infrastructure, Cloud et DevOps ;
La participation aux choix d’architecture, aux standards de développement et aux bonnes pratiques de la nouvelle équipe ;
L’industrialisation et la fiabilisation des solutions développées.
Environnement technique
Python – Kubernetes – DevOps – LLM – RAG – IA Générative – Agents IA – Git – APIs – Cloud
Selon les cas d’usage, l’environnement pourra également inclure des problématiques MLOps, ServiceNow et Infrastructure Réseau.
Compétences attendues
Indispensables
- LLM
- Kubernetes
- Python
- Git
- MLOps
- ServiceNow