About the role
- Freelance
Mission
Conception et développement d’assistants IA
- Concevoir des assistants conversationnels avancés (chatbots, copilots, knowledge assistants)
- Développer des prompts complexes, prompt-chains, et comportements multi‑tour
- Implémenter des architectures RAG pour permettre la recherche contextuelle dans la documentation interne, bases de connaissances ou données métiers
- Intégrer des capacités de reasoning, planification et exécution de tâches (agents autonomes)
Mise en place et orchestration d’agents IA
- Développer des agents spécialisés (search agent, planning agent, action agent…)
- Orchestrer plusieurs agents via frameworks modernes (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, et MCP)
- Définir les politiques de coordination : delegation, reflection, verification loops
- Assurer la synchronisation entre actions : workflows, state machines, context persistence
Intégration dans les systèmes d’entreprise
- Concevoir les API servant l’IA (REST, GraphQL et gRPC)
- Intégrer les agents avec :
- Systèmes internes (ERP, CRM et outils Data/I)
- Bases vectorielles & datastores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB et Redis Vector Search)
- Pipelines MLOps (Azure ML, SageMaker, Databricks)
Développement autour du RAG et du Knowledge Assistant
- Implémenter :
- pipelines d’ingestion (PDF, web, bases documentaires)
- chunking intelligent
- embeddings adaptés
- modèles de re-ranking
- Construire des assistants “enterprise-grade” :
- Q&A métier
- assistants décisionnels
- copilotes internes.
Optimisation des modèles et de leurs performances
- Instructions tuning de LLMs
- Quantification, distillation, compression (GPTQ, AWQ)
- Évaluation continue (détection de hallucinations, qualité de réponse, sécurité)
Compétences techniques
- LLMs & Agents
- Utilisation avancée de LLMs (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral et Llama)
- Agents & orchestration (LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel etc.)
- MCP (Model Context Protocol)
- Fine‑tuning (LoRA), instructions tuning, modèles spécialisés – Pour les experts uniquement
- Services et solutions Google / Microsoft (Gemini Entrerprise, Vertex AI, Copilot Studio, Azure AI etc.)
- RAG & Search augmentée
- Architectures RAG avancées (multi‑vector, hierarchical RAG, contextual RAG etc.)
- Connaissance des vector stores (Pinecone, Qdrant, Weaviate, ChromaDB etc.)
- Re-ranking et search quality
- Services et solutions Google / Microsoft (Gemini Entrerprise, Vertex AI, Copilot Studio, Azure AI etc.)
- Développement logiciel
- Python, TypeScript/Node.js
- Frameworks IA : LangChain, LlamaIndex, HuggingFace
- API (REST, GraphQL), Webhooks
- CI/CD, GitHub Actions
- MLOps & déploiement
- Azure ML, Terraform
- Monitoring (ex : LangSmith, Honeycomb / OpenTelemetry etc.)
- Data manipulation
- Pipelines d’ingestion de documents
- Nettoyage & transformation
- Stockage documentaire & vectoriel
- Formats : Parquet, JSONL, embeddings
Profil Recherché
un Tech Lead IA avec au moins 7 ans d’expérience
Consentement à la conservation des données
J’accepte que mes données personnelles et mon CV soient collectés et conservés par RED TIC pour être recontacté(e) au sujet de cette offre ou d’autres opportunités correspondant à mon profil.
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Yes. This role at RED TIC was screened before publishing – we confirmed the employer before listing it.
The employer didn't disclose a salary range for this listing. JobAssist shows pay whenever it's available.
This position can be done from anywhere, with no in-office requirement.
Yes – every application is tailored from your profile and this job's requirements, and you can review and edit before it's sent.