Tech Lead AI Engineer (H/F)
Cherry PickÉducationPubliée il y a 2 jours
750 €/j
- Lieu
- Paris · Hybride
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 18 novembre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- Langues
- Français, Anglais
- 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 39 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 550 €/jour (moitié centrale : 450 à 600 €/jour).
- 152 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 383 pour ce métier en France.
- 7 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : AI Act (31 missions), LangGraph (40 missions), LangChain (42 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte de la mission
Au sein d’un grand groupe, le Tech Lead AI Engineer intervient au cœur des développements de la plateforme IA mutualisée et de la réalisation de projets agentiques à forte valeur ajoutée. Dans un environnement multi-cloud (Azure, AWS, GCP) orchestré via une AI Gateway et soumis à des contraintes réglementaires et de souveraineté strictes (RGPD, EU AI Act, Cloud Act), il conçoit, industrialise et déploie des systèmes multi-agents en lien direct avec les directions métiers.
Missions principales & Rôle
Concevoir, architecturer et mettre en production des systèmes multi-agents en Python (LangGraph, LangChain : gestion d'état complexe, cycles de réflexion, patterns RAG avancés, protocoles MCP et A2A).
Définir et garantir le cadre de gouvernance agentique : gestion des niveaux d'autonomie, mécanismes de Human-in-the-Loop, mise en place de guardrails, traçabilité réglementaire (EU AI Act) et gestion des identités machines (Entra ID / OBO / SPIFFE).
Piloter les pratiques LLMOps et d'observabilité : pipelines d'évaluation continue, gestion et versioning des prompts/modèles, métriques et traces (Langfuse, OpenTelemetry), suivi de la dérive qualité et pilotage des coûts (FinOps).
Travailler sur l'intégration via l'AI Gateway / API Management et assurer l'interfaçage fluide avec les services cloud (Azure, AWS, GCP).
Assurer la posture de lead technique : animation d'ateliers de cadrage avec les métiers, vulgarisation, accompagnement des équipes et diffusion des bonnes pratiques IA.
Objectifs & Livrables
Mettre en production des solutions agentiques scalables, sécurisées et conformes aux exigences réglementaires.
Établir le cadre méthodologique et technique de gouvernance pour le déploiement d'agents autonomes.
Livrer les pipelines d'évaluation automatisés et les tableaux de bord d'observabilité (coûts, latence, précision).
Fournir les dossiers d'architecture technique, la documentation d'API et les supports d'ateliers métiers.
Compétences requises
Maîtrise approfondie du langage Python et de l'écosystème agentique : LangGraph, LangChain (gestion d'état, graphes, cycles de réflexion, RAG).
Connaissance des standards d'interopérabilité agentique : MCP (Model Context Protocol) et architectures Agent-to-Agent (A2A).
Maîtrise des pratiques LLMOps et des outils d'observabilité : Langfuse, OpenTelemetry, benchmarking et frameworks d'évaluation.
Solide compréhension des architectures Cloud (Azure, AWS, GCP), de la sécurité des identités (Entra ID, OBO, SPIFFE) et des solutions d'AI Gateway / API Management.
Notions appréciées en Java et React.
Maîtrise de l'anglais professionnel.
Compétences attendues
Indispensables
- Azure
- AWS
- GCP
- RGPD
- AI Act
- Python
- LangGraph
- LangChain
Appréciées
- RAG
- OpenTelemetry
- FinOps
- Animation d'ateliers
- Model Context Protocol
- Java