Mission freelance Tech Lead Agentic AI Architect Data Engineering
Lille
Naxotech
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Data & AI Engineering Tech Lead / Agentic AI Architect, mission longue, basé·e à Lille (hybride). Le poste consiste à prendre en charge l'architecture et l'industrialisation des capacités d'agents intelligents au sein d'une équipe technique pluridisciplinaire. Les responsabilités incluent la définition des guidelines d'architecture pour l'intégration entre Databricks (orchestrateur central / Unity Catalog) et des environnements multi-cloud (AWS, GCP, BDC-SAP), la conception et le pilotage d'un POC Agent-to-Agent (A2A) avec spécifications techniques et protocoles d'interaction, l'analyse des impacts d'architecture sous contraintes réglementaires et cloud locales (ex. Chine), ainsi que l'alignement ontologique du domaine SMP en s'appuyant sur une Data Centrale. Le poste implique également la production d'une matrice d'évaluation technique et financière (ex. SAP Joule vs agents custom), l'orientation technique de développements cross-tech, et la livraison de livrables opérationnels : document de cadrage d'architecture, grille décisionnelle, cadrage POC A2A, matrice de gouvernance et projection budgétaire 2027. Le/la titulaire travaillera en étroite collaboration avec les équipes Data, Produit et Ingénierie pour définir le routage d'intelligence, bâtir une infrastructure sécurisée permettant aux agents d'interagir avec les données d'entreprise et les systèmes historiques, et accompagner les équipes opérationnelles dans la validation des preuves de concept.
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Profil recherché
Recherche d'un·e ingénieur·e IA / Tech Lead disposant de compétences avérées dans les domaines listés ci-après. Compétences requises et niveaux de maîtrise : Métier, Leadership & Soft Skills : Expert ; IA Générative, LLM & Agentique : Expert ; Industrialisation, MLOps & Cloud : Expert ; Sécurité, Guardrails & Gouvernance IA : Expert. Expérience attendue sur des sujets d'industrialisation d'agents, choix entre solutions managées (SAP Joule) et développement custom, évaluation RFI/RFQ, et capacité à challenger techniquement des éditeurs et intégrateurs. Le profil doit pouvoir produire des deliverables de cadrage, grilles d'évaluation et documentations de gouvernance.
Environnement de travail
Environnement hybride basé à Lille, intégré à une organisation disposant d'équipes Data Science et Data Engineering distribuées et travaillant sur des problématiques de machine learning, deep learning et agentique. Interaction régulière avec équipes digitales (Data, Produit, Ingénierie) et équipes cross-tech (Cross Tech Eng). Contexte multi-cloud (Databricks Unity Catalog, AWS, GCP, BDC-SAP) avec contraintes régionales et spécificités d'interopérabilité (GenieOne, SAP Joule, MCP, compatibilité A2A, LLM homologués pour certaines régions). Activités comprennent audits techniques des solutions candidates, participation aux soutenances, accompagnement des développements, définition de guardrails et politiques IAM, et préparation d'une trajectoire budgétaire pluriannuelle.
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