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Tech Lead IA générative - Agents, RAG et LLMOps - Freelance (H/F)

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Freelance tech-lead mission (TJM €700) to drive a generative-AI program for a large French insurance and social-protection group: designing agentic and RAG solutions, leading AI developers, and running evaluation/LLMOps through production, using Python, FastAPI, Docker and frameworks like LangChain, LangGraph, LlamaIndex or AutoGen.

Taux journalier (TJM): 700

Pour accompagner le programme IA d'un grand groupe de l'assurance et de la protection sociale, Nexoris recherche un(e) Tech Lead IA générative capable de concevoir des solutions agentiques et d'encadrer leur développement jusqu'à la mise en production.

Les projets portent sur l'automatisation de processus, les assistants destinés aux clients et aux équipes commerciales, une RAG Factory et l'évaluation des performances des solutions IA.

Vos missions :

- Concevoir l'architecture technique des agents IA et des solutions RAG.

- Encadrer les développeurs IA, réaliser les revues de code et garantir la qualité des livrables.

- Arbitrer les choix techniques : modèles, orchestration des agents, bases vectorielles et pipelines d'ingestion.

- Mettre en place l'évaluation des réponses, le suivi en production et les cycles d'amélioration.

Leadership technique sur des projets d'IA générative, avec une expérience concrète d'encadrement d'équipe.

- LLM, agents et orchestration multi-agents : conception de workflows fiables et maîtrise d'un ou plusieurs frameworks tels que LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou AutoGen.

- RAG et Context Engineering : bases vectorielles, ingestion documentaire, recherche et construction du contexte transmis aux modèles.

- Évaluation et LLMOps : mesure de la qualité des réponses, itérations, monitoring et observabilité, avec des outils tels que Langfuse ou équivalent.

- Ingénierie logicielle : développement Python, API avec FastAPI, Docker, revue de code et qualité logicielle. La connaissance du fine-tuning est attendue.

Vous avez déjà livré des solutions d'IA générative opérationnelles et savez expliquer les choix techniques qui ont permis de les fiabiliser.

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