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

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Taux journalier (TJM): 610 - 640 € HT selon profilCONTEXTE ET ENJEUXDans 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 : *    Définir des architectures IA robustes, évolutives, performantes et réutilisables. *    Industrialiser les solutions reposant sur les LLM, le RAG et les systèmes multi-agents. *    Faire évoluer la plateforme IA et faciliter l'intégration des modèles sur des infrastructures cloud privées et publiques. *    Garantir la sécurité, la conformité réglementaire, l'observabilité et la maîtrise des coûts. *    Accélérer l'adoption de l'IA dans les processus de développement logiciel et accompagner le passage à l'échelle des usages IA.MISSIONS DÉTAILLÉES1. ARCHITECTURE DES SOLUTIONS IA GÉNÉRATIVE ET AGENTIQUE *    Concevoir les architectures cibles des solutions d'IA générative et agentique : assistants IA, architectures RAG, agents autonomes et systèmes multi-agents. *    Définir les architectures de référence, les composants techniques réutilisables et les choix technologiques associés. *    Concevoir et prototyper des agents IA et des workflows agentiques. *    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 *    Contribuer à l'évolution de la plateforme IA : serving de LLM, gateways de modèles, bases vectorielles et orchestration d'agents. *    Définir les mécanismes d'interopérabilité entre les modèles, les agents et les applications du SI. *    Sécuriser l'exposition des outils et des données du système d'information aux agents IA à travers le protocole MCP et les API. *    Concevoir des composants techniques facilitant la réutilisation et l'intégration des capacités IA.3. INDUSTRIALISATION, DÉPLOIEMENT ET LLMOPS *    Industrialiser le déploiement des modèles et agents IA sur cloud privé et cloud public. *    Mettre en œuvre les pratiques GitOps et les pipelines LLMOps. *    Définir les dispositifs d'évaluation des modèles et des applications IA. *    Implémenter les mécanismes d'observabilité, de supervision et de suivi des coûts. *    Contribuer à la fiabilisation et à l'optimisation des solutions IA en production.4. SÉCURITÉ, GOUVERNANCE ET CONFORMITÉ *    Intégrer les exigences de sécurité dès la conception des architectures IA. *    Définir les mécanismes de contrôle d'accès et de sécurisation des interactions entre agents, outils et données. *    Prendre en compte les risques spécifiques aux applications LLM et aux architectures agentiques. *    Garantir l'intégration des exigences réglementaires et des politiques de gouvernance IA, notamment AI Act, DORA et RGPD.5. ACCOMPAGNEMENT DU PASSAGE EN PRODUCTION *    Piloter techniquement la transition des POC et pilotes vers des solutions industrialisées. *    Coordonner les travaux avec les équipes infrastructure, sécurité et métiers. *    Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture, de déploiement et d'exploitation. *    Contribuer à la robustesse, à la performance et à la maintenabilité des solutions livrées.6. ACCULTURATION IA ET ACCOMPAGNEMENT DES DÉVELOPPEURS *    Accompagner les développeurs dans l'adoption de l'intelligence artificielle. *    Faciliter l'intégration des assistants de développement IA, notamment Claude Code et GitHub Copilot. *    Contribuer à la communauté IA agentique et au

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