Ai-Assisted Method Engineer Sdlc ai - Multi-Agents H/F - collectivite

Information importanteType de contrat: FreelanceTaux journalier : 750Localisation : 92250 La Garenne-Colombes, FranceDate de démarrage :UrgentMode de travail : HybridePublié le : 7 juillet 2026Le besoinNotre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un AI-Assisted Method Engineer (SDLC AI / Multi-Agents) H/F Descriptif de la mission:Appel d'offre - AI-Assisted Method Engineer (SDLC AI / Multi-Agents)Contexte et objectif de la missionDans le cadre de l'industrialisation d'une plateforme Cloud unifiée, data-driven, avec des collaborateurs augmentés et une forte culture d'automatisation, la mission vise à structurer et maintenir un SDLC AI multi-agents pour l'ensemble des satellites applicatifs.L'objectif du poste est de mettre en place, orchestrer et maintenir un système multi-agents de SDLC AI, incluant les workflows, les validations, les évaluations, la qualité, la reproductibilité et l'observabilité AI.Responsabilités principales- Construire et opérer les workflows multi-agents du SDLC AI : orchestration, séquencement et gestion des dépendances- Concevoir des validation harnesses et des gates cachés afin de garantir la qualité des livrables AI- Exécuter des eval loops, comparer les runs et mesurer la performance des agents- Instrumenter la télémétrie, la provenance et l'observabilité AI- Industrialiser des workflows reproductibles, traçables et sécurisés- Structurer la donnée, la gouvernance, la qualité et les modèles de validation- Documenter, standardiser et maintenir les processus AI pour l'ensemble des satellites applicatifs- Assurer la mise à jour continue des workflows au rythme des avancées de l'IA- Collaborer avec les équipes Data, Produit, Qualité et ArchitectureProfil recherchéProfil hybride Data / Méthode / Qualité / AI Ops, très structuré, orienté process, capable d'industrialiser un SDLC AI complet dans un environnement cloud et data-driven.Compétences techniques requises- Data governance- Data quality- Data modelling- LLM evals- Workflows et orchestration multi-agents- Observabilité AI, provenance, telemetry- Documentation- Analyse fonctionnelle- SDLC AI- Environnement outillé : Databricks, Unity Catalog, Collibra, GitHub, Jira, ConfluenceLivrables / éléments à produire et maintenir- Workflows multi-agents du SDLC AI- Mécanismes de validation et de contrôle qualité des livrables AI- Boucles d'évaluation et comparatifs de performance des agents- Dispositifs de télémétrie, de traçabilité et d'observabilité AI- Processus AI documentés, standardisés et maintenus