Tech Lead IA - IA Factory - H/F - 92
MindquestSaaS B2BPubliée 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
- La Défense · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 6 octobre 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.
- 4 missions ingénieur ia sont ouvertes à La Défense en ce moment, sur 289 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 : RGPD (136 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
- Pilotage technique & industrialisation : instruire les arbitrages Build interne / Build-Operate-Transfer (BOT), piloter les prestataires et garantir le transfert de compétences.
- Référent IA & architecture : définir les standards techniques, concevoir les architectures IA, encadrer les développements et garantir la qualité des solutions.
- Intégration au SI : coordonner l'intégration des solutions IA, des sources de données RAG, APIs, agents et connecteurs avec les équipes internes, notamment MuleSoft.
- RUN & performance : piloter le RUN du Hub IA, les SLA, le monitoring, les incidents et le suivi FinOps des coûts d'inférence.
- Gouvernance & conformité : contribuer à la roadmap technique IA, aux choix de modèles LLM (approche Azure-first) et garantir la conformité RGPD, AI Act et souveraineté.
- Leadership & structuration : encadrer techniquement l'AI Engineer et les prestataires, participer au recrutement et à la structuration de l'IA Factory.
Compétences techniques indispensables:
- IA générative : RAG en production, agents IA, tool-calling, LLM multi-fournisseurs.
- Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Cloud, IaC et CI/CD.
- LLMOps, évaluations (evals), monitoring et cycle de vie des composants IA.
- Architecture de solutions IA et APIs, intégration SI, Git et gestion des dépendances.
- Culture RUN / exploitation IT : SLA, incidents, fiabilité et maintenabilité.
- Sécurité, RGPD et AI Act.
Compétences attendues
Indispensables
- Roadmap
- LLM
- Azure
- RGPD
- CI/CD
- Git