Expert Lead Tech, Applied/Gen AI - CDI (H/F)

Brief IA; Paris; On-site; EUR 80,000 - 85,000; Full time

Job summary

Brief IA, cabinet de conseil international spécialisé en data, IA et technologie, recrute un chef de projet technique senior pour piloter des architectures LLM et des solutions génératives en production. Vous serez référent technique et ferez grandir les consultants autour de vous, en lien avec les clients et leur activité Data & IA.

Rattaché à la direction Data & IA, vous définirez l'architecture, assurerez l'exécution des chantiers techniques et veillerez à la performance, sécurité et coûts

Responsibilities

• Définir l'architecture de solutions LLM et multi-agents : RAG, orchestration d'agents, bases vectorielles et mémoire.
• Coder les briques sensibles et valider les choix techniques.
• Optimiser les systèmes en production : temps de réponse, volumétrie, coût des appels et mise en cache.
• Suivre la production avec les équipes client et définir des KPI business (résolution, temps de traitement, rétention) et assurer le ROI.

Job description

Salaire: 80000-85000

L'entreprise

Cabinet de conseil international spécialisé en data, IA et technologie, avec une équipe en France en forte croissance sur les sujets IA.

Positionnement

Poste de niveau senior/lead, rattaché à la direction de l'activité Data & IA.

Votre rôle

Les clients du cabinet ne veulent plus seulement des POC : ils veulent des solutions d'IA générative qui fonctionnent vraiment en production, qui sont fiables, rapides, rentables et qui ont un impact business mesurable. Vous serez la référence technique sur ces projets. Vous pilotez des chantiers techniques et échangez d'égal à égal avec les équipes IA des clients. Vous faites aussi grandir les consultants autour de vous.

Vos missions

Architecture et delivery

• Définir l'architecture de solutions LLM et multi-agents : RAG, orchestration d'agents (type Lang Graph), appel d'outils et protocole MCP, bases vectorielles, gestion de la mémoire.
• Coder vous-même les briques les plus sensibles et valider les grands choix techniques.
• Optimiser les systèmes en production : temps de réponse, volumétrie, coût des appels aux modèles, choix et allègement des modèles, mise en cache.
• Traiter d'autres types de données que le texte selon les besoins : voix (speech-to-text / text-to-speech), documents, extraction de données structurées.

Qualité et impact

• Mettre en place les dispositifs d'évaluation : jeux de tests, métriques de qualité des réponses, comparaison de modèles, LLM-as-a-judge, tests A/B.
• Sécuriser les solutions : garde-fous, détection des hallucinations, maîtrise des coûts et des appels, confidentialité des données.
• Assurer le suivi en production avec les équipes client : monitoring, gestion des versions de modèles et de prompts, suivi des dérives.
• Définir des KPI business avec le client (taux de résolution, temps de traitement, rétention.) et suivre le retour sur investissement.

Pilotage technique

• Piloter un ou plusieurs chantiers techniques (cadrage, pl