Architecte IA Générative & Agentique Senior - LLM, RAG, Multi-Agent & Cloud - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 610 - 640 € HT selon profil

CONTEXTE ET ENJEUX

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de ses capacités en intelligence artificielle, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Architecte IA Générative & Agentique Senior pour une mission stratégique de longue durée.

Intégré à une équipe Architecture et Cloud Privé, le consultant interviendra sur la conception, la sécurisation et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle générative et agentique à l'échelle du système d'information.

Les enjeux principaux de la mission sont :

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Définir des architectures IA robustes, évolutives, performantes et réutilisables.

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Industrialiser les solutions reposant sur les LLM, le RAG et les systèmes multi-agents.

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Faire évoluer la plateforme IA et faciliter l'intégration des modèles sur des infrastructures cloud privées et publiques.

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Garantir la sécurité, la conformité réglementaire, l'observabilité et la maîtrise des coûts.

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Accélérer l'adoption de l'IA dans les processus de développement logiciel et accompagner le passage à l'échelle des usages IA.

MISSIONS DÉTAILLÉES

1. ARCHITECTURE DES SOLUTIONS IA GÉNÉRATIVE ET AGENTIQUE

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Concevoir les architectures cibles des solutions d'IA générative et agentique : assistants IA, architectures RAG, agents autonomes et systèmes multi-agents.

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Définir les architectures de référence, les composants techniques réutilisables et les choix technologiques associés.

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Concevoir et prototyper des agents IA et des workflows agentiques.

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Garantir la cohérence des architectures avec les standards du système d'information et les contraintes de l'environnement bancaire.

2. DÉVELOPPEMENT ET ÉVOLUTION DE LA PLATEFORME IA

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Contribuer à l'évolution de la plateforme IA : serving de LLM, gateways de modèles, bases vectorielles et orchestration d'agents.

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Définir les mécanismes d'interopérabilité entre les modèles, les agents et les applications du SI.

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Sécuriser l'exposition des outils et des données du système d'information aux agents IA à travers le protocole MCP et les API.

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Concevoir des composants techniques facilitant la réutilisation et l'intégration des capacités IA.

3. INDUSTRIALISATION, DÉPLOIEMENT ET LLMOPS

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Industrialiser le déploiement des modèles et agents IA sur cloud privé et cloud public.

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Mettre en œuvre les pratiques GitOps et les pipelines LLMOps.

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Définir les dispositifs d'évaluation des modèles et des applications IA.

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Implémenter les mécanismes d'observabilité, de supervision et de suivi des coûts.

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Contribuer à la fiabilisation et à l'optimisation des solutions IA en production.

4. SÉCURITÉ, GOUVERNANCE ET CONFORMITÉ

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Intégrer les exigences de sécurité dès la conception des architectures IA.

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Définir les mécanismes de contrôle d'accès et de sécurisation des interactions entre agents, outils et données.

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Prendre en compte les risques spécifiques aux applications LLM et aux architectures agentiques.

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Garantir l'intégration des exigences réglementaires et des politiques de gouvernance IA, notamment AI Act, DORA et RGPD.

5. ACCOMPAGNEMENT DU PASSAGE EN PRODUCTION

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Piloter techniquement la transition des POC et pilotes vers des solutions industrialisées.

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Coordonner les travaux avec les équipes infrastructure, sécurité et métiers.

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Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture, de déploiement et d'exploitation.

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Contribuer à la robustesse, à la performance et à la maintenabilité des solutions livrées.

6. ACCULTURATION IA ET ACCOMPAGNEMENT DES DÉVELOPPEURS

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Accompagner les développeurs dans l'adoption de l'intelligence artificielle.

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Faciliter l'intégration des assistants de développement IA, notamment Claude Code et GitHub Copilot.

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Contribuer à la communauté IA agentique et au