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Tech Lead IA générative – Agents, RAG et LLMOps

Opportunité exclusive

Sur site, Hybride

Tech Lead IA générative – Agents, RAG et LLMOps

Nexoris

Tech Lead IA générative – Agents, RAG et LLMOps

Expertises

- Ingénierie logicielle : développement PythonAPI avec FastAPIDockerrevue de code et qualité logicielle. La connaissance du fine-tuning est attendue.Leadership technique sur des projets d’IA générativeavec une expérience concrète d’encadrement d’équipe. - LLMagents et orchestration multi-agents : conception de workflows fiables et maîtrise d’un ou plusieurs frameworks tels que LangChainLangGraphLlamaIndex ou AutoGen. - RAG et Context Engineering : bases vectoriellesingestion documentairerecherche et construction du contexte transmis aux modèles. - Évaluation et LLMOps : mesure de la qualité des réponsesitérationsmonitoring et observabilitéavec des outils tels que Langfuse ou équivalent.

il y a 9 jours

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Information importante


Type de contrat:

Freelance / Contrat

Taux journalier :

700

Cette offre est à 0% de commission 🎉

Localisation :

Paris, France

Mode de travail :

Sur site, Hybride

Publié le :

25 septembre 2026

Le besoin


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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