Tech Lead IA Générative & Agentique (F/H)
CELADSaaS B2BPubliée il y a 2 semaines
~ 750 – 950 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Lyon · Hybride
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 6 novembre 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.
- 15 missions ingénieur ia sont ouvertes à Lyon en ce moment, sur 370 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 : Vertex AI (22 missions), Claude Code (33 missions), LLM (286 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇
🏠 1 jour de télétravail / semaine - 📍 Lyon (02) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum
Nous recherchons actuellement un.e Tech Lead IA Générative & Agentique pour intervenir chez l'un de nos clients, au sein de son équipe Data & IA.
Votre rôle ? Concevoir des architectures IA robustes, industrialiser les agents et les solutions basées sur les LLM, évaluer les modèles et maîtriser les coûts dans un environnement multicloud.
Un poste résolument technique : environ 50 % de votre temps sera consacré à la conception et au développement, et l'autre moitié à l'architecture et à l'accompagnement des équipes.
Vos missions :
1/ Concevoir et développer des architectures IA agentiques
- Définir les architectures cibles et les standards de développement IA dans un environnement multicloud : AWS Bedrock, GCP Vertex AI et Azure Foundry.
- Concevoir le harness des agents : orchestration, intégration des outils et serveurs MCP, gestion du contexte et sécurité.
- Développer des composants réutilisables pour faciliter la création et l'industrialisation des solutions IA.
- Faire évoluer les cas d'usage à forte valeur ajoutée, du prototype à la mise en production.
2/ Évaluer les modèles et les agents IA
- Construire un dispositif commun d'évaluation des modèles et des agents, avec des jeux de test élaborés en collaboration avec les équipes métiers.
- Comparer les performances des différents LLM et fournisseurs sur des cas d'usage concrets.
- S'appuyer sur des résultats mesurables pour orienter les choix technologiques.
3/ Industrialiser les solutions et maîtriser les coûts
- Collaborer avec l'équipe DevOps pour mettre en place les pipelines CI/CD, l'observabilité et les mécanismes de contrôle et de sécurité (guardrails).
- Définir les critères de passage en production en intégrant les exigences de cybersécurité et les contraintes réglementaires.
- Piloter les coûts d'exploitation des solutions IA : suivi de la consommation de tokens et des ressources de calcul, optimisation et prévisions budgétaires.
4/ Accompagner les équipes sur les pratiques IA
Compétences attendues
Indispensables
- LLM
- AWS
- GCP
- Vertex AI
- Azure
- CI/CD
- Claude Code