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# Architecte IA Principal - Systèmes Multi-Agents & AI Platform - F/H

- **Company:** Ingéniance
- **Location:** Paris, France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Python (Programming Language), Enterprise Data Management, Large Language Models, Kubernetes, Apache Kafka, Machine Learning Operations
- **Published:** September 4, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=3a261af86ce9a249

## About the Role

Formation Bac+5 en informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe. Expérience de 15 ans minimum en architecture de systèmes complexes, avec une expertise avérée sur les architectures IA et les systèmes multi-agents. Maîtrise experte de Python, des frameworks d'orchestration agentique (LangGraph, Google ADK, CrewAI), du protocole FastMCP, des architectures event-driven (Kafka), et des environnements cloud conteneurisés (Kubernetes/GCP). Solide culture de la gouvernance IA (human-in-the-loop, guardrails, MLOps, évaluation LLM). Anglais courant indispensable dans un environnement international. Leadership technique confirmé, capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires et à porter une vision stratégique exigeante.

## Description

* Définir la roadmap technique de la plateforme IA et les blueprints d'architecture de l'écosystème agentique, en assurant scalabilité, résilience et conformité aux standards du secteur financier.
 * Concevoir les couches d'orchestration multi-agents à l'aide des frameworks LangGraph, Google ADK et CrewAI, en garantissant l'interopérabilité entre agents autonomes, outillage interne et données d'entreprise.
 * Piloter l'adoption et la standardisation du protocole FastMCP (Model Context Protocol) pour normaliser les interactions agents/outils/sources de données.
 * Mettre en place des guardrails architecturaux pour la gouvernance IA : patterns human-in-the-loop, points de contrôle de conformité et couches de sécurité déterministes face à l'imprévisibilité des LLM.
 * Superviser la conception d'infrastructures event-driven (Kafka) et d'environnements conteneurisés (Kubernetes/GCP) capables de supporter des charges IA massives.
 * Établir des standards d'entreprise pour le MLOps et les frameworks d'évaluation LLM, et assurer le mentorat technique des équipes ingénierie et data science.
 * Jouer le rôle d'interlocuteur technique central entre les équipes Data Science, Backend Engineering et les parties prenantes métier.


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