AI Engineer - Freelance (H/F)

CONTEXTE

Création de poste au sein d'une équipe mutualisée dédiée au Business renouvelables et batteries. L'équipe accompagne les phases de développement, de construction et d'exploitation-maintenance de parcs éoliens, solaires et batteries. Projets en continu, sur une mission longue.

MISSIONS

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Concevoir, livrer et industrialiser des solutions d'IA générative, d'IA agentique et des systèmes multi-agents sur Databricks, ainsi que les pipelines de données qui les alimentent.

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Conception des cas d'usage IA : qualifier les cas d'usage avec les équipes métier et SI, évaluer leur faisabilité et leur valeur, et définir l'architecture cible (agent, multi-agent, recherche agentique).

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Ingénierie du contexte : donner aux LLM et aux agents un accès gouverné à la connaissance de l'entreprise (Vector Search, Genie / SQL, outils MCP, Model Serving, Foundation Model APIs, LLM externes via AI Gateway). Concevoir les stratégies de contexte : sélection des sources, mémoire, budget de contexte, ingénierie de prompts.

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Développement d'IA agentique : concevoir et développer des agents IA et des systèmes multi-agents (LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Databricks Agent Bricks / Agent Framework, appel d'outils, MCP, intégration Genie), avec une orchestration claire, des garde-fous et une validation humaine si nécessaire.

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Ingénierie des données pour l'IA : concevoir et opérer les pipelines de données (Spark, Delta Lake, Lakeflow / DLT, Jobs) qui collectent, nettoient, structurent et rafraîchissent les données structurées et non structurées (documents, PDF, séries temporelles).

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LLM

Ops :

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évaluer les agents (Agent Evaluation, LLM-as-a-judge, jeux de données de référence) ;

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tracer et versionner les agents avec MLflow ;

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déployer via une CI/CD Git et les Databricks Asset Bundles ;

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gouverner et superviser les endpoints LLM avec AI Gateway ;

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suivre la qualité, la latence et les coûts en production.

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Veille technologique : tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités IA de Databricks, les LLM et les frameworks agentiques, puis recommander leur adoption.

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Reporting et communication : suivre l'avancement des cas d'usage, présenter les résultats aux parties prenantes et partager les bonnes pratiques avec la communauté IT.

PRINCIPAUX ENJEUX

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Passer du POC à la production : livrer des solutions robustes, sécurisées, supervisées et maîtrisées en coût, utilisées au quotidien par le métier.

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Qualité et confiance : garantir la qualité, la traçabilité et la sécurité des réponses des LLM et des agents.

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Concilier innovation et gouvernance : livrer rapidement tout en respectant les standards data, IA et sécurité.

CONDITIONS DE TRAVAIL

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Démarrage : début novembre 2026

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Durée : 3 ans

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Lieu : La Garenne-Colombes

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Télétravail : 2 jours par semaine

• 1. Compétences avancées en Databricks (AI Gateway, Model Serving, Vector Search, Unity Catalog, Workflows)
• 2. Compétences avancées en IA générative (LLM, ingénierie du contexte, recherche agentique, ingénierie de prompts, évaluation)
• 3. Compétences avancées en IA agentique (agents, systèmes multi-agents, appel d'outils, MCP, LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Databricks Agent Bricks)
• 4. Compétences avancées en data engineering (Spark, Delta Lake, Lakeflow / DLT, pipelines, modélisation de données)
• 5. Compétences appréciées en Python (PySpark, SDK de LLM, API)
• 6. Compétences appréciées en Cloud AWS / Azure (Bedrock, Azure OpenAI)
• 7. Compétences confirmées en LLM

Ops (évaluation, traçage, supervision, Asset Bundles)

• 8. Compétences confirmées en Git et CI/CD
• 9. Anglais obligatoire
• 10. Une connaissance du secteur des énergies renouvelables est un vrai plus