Tech Lead Agentic AI / AI Architect – Python, LLM & Cloud - Paris
Net technologieSecteur publicPubliée il y a 2 jours
~ 750 – 950 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 28 septembre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- 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 50 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 560 €/jour (moitié centrale : 340 à 850 €/jour).
- 37 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris 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 : LangChain (17 missions), Elasticsearch (32 missions), MLOps (43 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Pour un grand acteur des services financiers, nous recherchons un(e) Tech Lead Agentic AI / AI Architect pour piloter une transformation AI-First stratégique au sein d’un environnement Securities Services / Fund Administration.
🎯 Objectif : définir l’architecture cible et orchestrer de bout en bout la transformation Agentic AI, de la conception des agents LLM jusqu’à leur industrialisation, leur sécurisation et leur déploiement à grande échelle.
🚀 Vos missions
✔️ Définir l’architecture de référence des solutions Agentic AI : LLM, RAG, tool calling, memory stores et Vector DB ✔️ Concevoir des architectures microservices & event-driven avec FastAPI, gRPC, Kafka et Elasticsearch ✔️ Construire des frameworks agentiques avec LangChain, CrewAI ou des orchestrateurs custom ✔️ Définir la roadmap AI / Cloud et piloter les releases technologiques de bout en bout ✔️ Industrialiser les modèles via CI/CD & MLOps : GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, Docker, Kubernetes/Helm, MLflow ✔️ Mettre en place l’observabilité des agents : latence, consommation de tokens, hallucinations et model drift ✔️ Définir les stratégies de tests et de Responsible AI : prompt injection, biais, data leakage, explainability ✔️ Optimiser les performances des workflows LLM et des infrastructures Kafka / Elasticsearch ✔️ Piloter techniquement 3 à 5 squads pluridisciplinaires et accompagner les ingénieurs ✔️ Assurer l’alignement entre Architecture, Product, Risk, Security et partenaires IA externes
Compétences attendues
Indispensables
- Python
- LLM
- Kafka
- Elasticsearch
- LangChain
- Roadmap
- CI/CD
- MLOps
Appréciées
- GitLab CI
- Jenkins
- ArgoCD
- Docker
- Kubernetes
- Helm