AI Engineer (Bordeaux) H/F (IT) / Freelance

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DÉTAILS DE L'OFFRE

Présentation de l'entreprise

Free-Work, c'est le partenaire dédié aux talents IT !

Que vous soyez freelance, salarié ou en quête de la meilleure voie pour vous, Free-Work est là pour vous accompagner à chaque étape de votre carrière dans l'IT et le Digital.

Missions

Notre client développe une plateforme d’IA générative et agentique destinée à des environnements B2B exigeants (sécurité, souveraineté, scalabilité).

Dans cette architecture, les connecteurs exposés via le protocole MCP (Model Context Protocol) constituent une brique stratégique : ils permettent aux agents IA d’interagir avec des systèmes métiers de manière standardisée, sécurisée et observable

Mission

En tant qu’AI Engineer, vous serez principalement responsable de la conception, du développement et de l’industrialisation de connecteurs exposés via MCP.

Responsabilités principales

  • Concevoir et développer des serveurs MCP en Python.

  • Implémenter des connecteurs vers des systèmes externes (SaaS, API REST, bases de données, outils collaboratifs, systèmes internes).

  • Modéliser correctement les outils (tools), schémas d’entrée/sortie et descriptions afin d’optimiser leur utilisation par les LLM.

  • Garantir la conformité aux standards de sécurité (OAuth2, OIDC, gestion des tokens, isolation des données).

  • Assurer la robustesse, la performance et l’observabilité des connecteurs (logs, métriques, traçabilité des appels).

  • Collaborer avec les équipes en charge des agents pour valider la bonne intégration MCP (tool calling, gestion des erreurs, latence, gestion d’état).

  • Contribuer à la standardisation et à la gouvernance des connecteurs au sein de la plateforme.



Profil candidat:

Compétences requises

  • Maîtrise solide de Python.

  • Expérience dans le développement d’API et de services backend (FastAPI ou équivalent).

  • Expérience avec LangChain, LangGraph ou frameworks similaires.

  • Bonne compréhension du protocole MCP ou capacité à monter rapidement en compétence.

  • Compréhension des mécanismes de tool calling dans les architectures LLM.

  • Connaissance des principes d’architecture logicielle (modularité, Clean Architecture, découplage).

  • Expérience avec Docker et idéalement Kubernetes.

  • Compréhension des architectures agentiques.

Anglais : Courant

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