Mission freelance 277 - AI Engineer Python (F/H) — Systèmes Agentiques
Massy (91)
Nicholson SAS
Le poste 277 - AI Engineer Python (F/H) — Systèmes Agentiques
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Vous souhaitez mettre l'IA générative au cœur de l'e-commerce à très grande échelle ? Rejoignez l’Analytics Factory pour concevoir et déployer le futur système agentique destiné à automatiser et accélérer la création de contenus d'animation commerciale.
Informations clés :
Localisation : Massy (3 jours/semaine sur site obligatoires)
TJM : 500 € max
Démarrage : ASAP
Durée : Mission long terme (visibilité jusqu'au 06/07/2029)
Le Challenge Technique : En binôme avec le Tech Lead et le Product Manager, votre objectif est de bâtir un écosystème d'agents autonomes capables d'extraire, de structurer et de mapper des données multi-sources non standardisées pour générer dynamiquement des briefs commerciaux.
Vos Missions Principales :
R&D et Développement d'Agents : Concevoir des workflows multi-agents et des protocoles de communication Agent-to-Agent (A2A).
Extraction & Structuration de Données : Développer des pipelines LLM pour parser, nettoyer et structurer la donnée brute (fichiers Sheets, PDF, images).
Intégration Cloud : Déployer, orchestrer et industrialiser vos solutions sur l'environnement Google Cloud Platform.
Évaluation & Pilotage : Mettre en place des outils de monitoring et des pipelines d'évaluation de la performance des modèles.
Profil recherché
Vos "Must-Have" (Indispensables) :
Expertise IA Générative : Conception éprouvée de workflows multi-agents et maîtrise des protocoles A2A / ACUI.
Écosystème GCP : Pratique solide des outils IA de Google (Agent Platform, Vertex AI, Cloud Run).
Data Parsing : Capacité à extraire et formater des données complexes et non structurées.
Vos "Nice-to-Have" (Les gros plus) :
Frameworks de pointe : Maîtrise des graphes d'agents complexes avec LangGraph, LangChain et ADK.
Développement Python : Conception d’APIs robustes (FastAPI, Pydantic) et manipulation de données (Pandas, NumPy).
Architecture RAG : Gestion des bases de données vectorielles (embeddings, indexation).
FinOps & QA IA : Optimisation des coûts de tokens (caches sémantiques) et évaluation fine des modèles via des approches LLM-as-a-Judge (online/offline).
Soft Skills : Autonomie face à des problématiques techniques mouvantes, mindset orienté production/industrialisation et forte appétence pour l'innovation continue.
Environnement de travail
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