Ingénieur IA Générative & Agents IA

À propos du poste

RED TIC recherche, en freelance, un ingénieur spécialisé en IA générative et en agents IA pour concevoir, développer et industrialiser des assistants intelligents et des architectures multi‑agents intégrées aux systèmes d’entreprise.

Missions principales

• Concevoir et développer des assistants conversationnels avancés (chatbots, copilots, knowledge assistants).
• Créer des prompts complexes, des chaînes de prompts et gérer des dialogues multi‑tours.
• Implémenter des architectures RAG pour la recherche contextuelle dans des bases documentaires et des données métier.
• Développer et orchestrer des agents autonomes (search, planning, action, orchestrator) via des frameworks modernes (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, MCP).
• Intégrer les solutions IA aux ERP, CRM, outils data et services cloud via des API REST, GraphQL ou gRPC.
• Connecter les modèles aux bases vectorielles (Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Redis Vector Search).
• Participer à l’industrialisation des pipelines MLOps (Azure ML, SageMaker, Databricks).
• Optimiser les performances des LLMs (instruction tuning, fine‑tuning LoRA, quantification, distillation) et mettre en place des mécanismes d’évaluation continue.

Profil recherché

• Expérience confirmée en IA générative, LLMs et architectures RAG.
• Maîtrise du développement d’agents autonomes et de l’orchestration de workflows complexes.
• Capacité à concevoir des API robustes et à intégrer des solutions IA aux systèmes d’entreprise.
• Bonne connaissance des pratiques MLOps et du monitoring d’applications IA.

Compétences requises

• LLMs : OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama.
• Prompt engineering et chaînes de prompts.
• RAG (Retrieval Augmented Generation).
• Frameworks d’agents : LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, MCP.
• API : REST, GraphQL, gRPC.
• Intégration ERP/CRM et services cloud.
• Bases vectorielles : Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Redis Vector Search.
• Plateformes MLOps : Azure ML, SageMaker, Databricks.
• Ingestion documentaire (PDF, sites web), génération d’embeddings, indexation vectorielle.
• Fine‑tuning (LoRA), quantification, distillation, optimisation des modèles.
• Monitoring, observabilité et détection d’hallucinations.