Senior AI Engineer / Consultant IA Générative & Agentique - Freelance (H/F)

Brief IA; Paris; On-site; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

Brief IA recherche un Senior AI Engineer pour piloter le développement, l’industrialisation et le déploiement de solutions d’intelligence artificielle générative et agentique dans un contexte luxe, sur Paris.

Intégré à l’équipe Data Science & IA, vous travaillerez au croisement métier-technologie sur CRM, e-commerce, marketing et automatisation, en garantissant robustesse, sécurité et maintenabilité dans un environnement Azure.

Qualifications

• Expérience en IA générative et architectures LLM.
• Maîtrise des environnements Azure et déploiement CI/CD.

Responsibilities

• Concevoir et développer des solutions GenAI (LLM, RAG, agents IA).
• Industrialiser et déployer sur Azure avec CI/CD, conteneurisation et tests automatisés.
• Assurer sécurité, gouvernance et performance des solutions GenAI et IA.
• Collaborer avec les équipes métiers et les partenaires internes.

Skills

GenAI design

LLM development

Python

MLOps

Tools

LangChain

Lang Graph

Job description

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation digitale, un grand groupe international du secteur du luxe recherche un Senior AI Engineer pour accompagner le développement, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle générative et agentique.

Intégré(e) à une équipe Data Science & IA, vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, au croisement des enjeux technologiques et métiers : CRM, e-commerce, marketing, expérience client et automatisation des processus.

L'objectif est double : concevoir de nouvelles solutions GenAI et reprendre en main des solutions existantes afin de les industrialiser dans un environnement Azure, en garantissant leur robustesse, leur sécurité et leur maintenabilité.

VOS PRINCIPALES MISSIONS

1. Conception et développement de solutions GenAI
   • Concevoir et développer des solutions basées sur les LLM : RAG, agents IA, systèmes multi-agents et recherche sémantique.
   • Développer des POC et prototypes en Python, en s'appuyant notamment sur Lang Chain et Lang Graph.
   • Mettre en place des méthodologies d'évaluation pour mesurer la qualité, la pertinence, la robustesse et les performances des solutions.
   • Optimiser les architectures et les usages des LLM en tenant compte de la latence, des coûts et des contraintes de sécurité.
2. Industrialisation et déploiement sur Azure
   • Reprendre et internaliser des solutions IA initialement développées par des partenaires externes.
   • Intégrer les solutions dans l'écosystème technique existant, principalement sur Azure.
   • Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, conteneurisation, tests automatisés, monitoring et observabilité.
   • Assurer la mise en production, la stabilité, la maintenance et l'évolutivité des applications.
   • Garantir la conformité aux exigences de sécurité, de confidentialité et de gouvernance des données.
3. Cadrage et accompagnement métier
   • Collaborer avec les équipes métiers et te