Data Engineer / Agentic AI - Freelance
Freelance Entre 7 et 12 mois Paris (Paris)
Description de l'offre
Taux journalier (TJM): 450
Pour un grand acteur du luxe situé dans le 8ième arrondissement à Paris. Nous recherchons un Data Engineer sur des sujets agentiques disponible à partir du mois de septembre pour une mission de long terme (de 1 à 3 ans).
Mission
Concevoir, développer et industrialiser des systèmes agentiques basés sur les LLM afin d'automatiser des processus métiers et d'accélérer l'adoption de l'IA au sein de la Maison.
Responsabilités
• Développer des agents IA et workflows agentiques.
• Construire des solutions basées sur LangGraph, MCP et Tool Calling.
• Développer et maintenir des architectures RAG.
• Intégrer les LLM aux applications et outils métiers.
• Développer des API et services d'orchestration.
• Concevoir et gérer le contexte, la mémoire et les interactions des agents.
• Participer aux phases de cadrage et de prototypage.
• Réaliser les tests, la documentation et le monitoring des solutions.
• Contribuer à l'amélioration continue des plateformes AI.
• Appliquer les standards de sécurité, qualité et gouvernance AI.
Profil recherché
Profil
• Expérience en développement Python et Data Engineering.
• Première expérience sur les technologies GenAI et Agentic AI.
• Bonne maîtrise des concepts LLM, RAG et orchestration d'agents.
• Connaissance des architectures API et microservices.
• Familiarité avec Git, CI/CD et les environnements Cloud.
• Capacité à comprendre et traduire des besoins métiers.
• Esprit analytique et orienté résolution de problèmes.
• Rigoureux, autonome et capable de travailler en équipe.
Compétences clés
• Agentic AI
• LangGraph
• MCP (Model Context Protocol)
• Tool Calling
• RAG & Vector Databases
• LLM (OpenAI, Claude, Gemini, Llama...)
• Python
• FastAPI
• API Integration
• Git & CI/CD
• Cloud Platforms
• Agile / Scrum
Technologies de référence
• Python, FastAPI
• LangGraph, LangChain
• MCP
• OpenAI, Azure OpenAI
• PostgreSQL / PGVector
• Elasticsearch / Vector Search
• Docker
• GitHub
• Azure / GCP
À propos de Collective.work
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