Ingénieur(e) IA / DevOps – Industrialisation d’agents IA et de serveurs MCP (IT) / Freelance
Freelance mission inside a retail bank's AI tribe: hardening a prototype AI agent and its three MCP servers to production grade — refactoring, automated tests, CI/CD, load handling, observability and security — with Python, Docker/Kubernetes, GitLab CI and Claude Code. ~40-day engagement, hybrid in Villejuif (2 days/week remote).
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Villejuif, France
- Work setup
- Not specified
- Seniority
- Not specified
- Employment
- Contract
- Experience
- Not specified
- Category
- Devops
- Posted
Skills
Must have
- 3–7 years of confirmed experience scaling software components
- Experience in AI software engineering focused on quality, robustness and operability rather than modeling
- Advanced Python development in production
- Software industrialization: refactoring, automated tests, CI/CD, code quality and maintainability
- Performance and load management: load testing, timeouts, retries, circuit breakers, sizing
- Observability: structured logs, metrics, dashboards and alerts
- AI agents and MCP ecosystem, LLM orchestration frameworks, MCP SDK
- Professional, critical use of a code assistant (Claude Code), reviewing generated code and ensuring non-regression
- DevOps practices: containerization, automated deployment, configuration management (Git, GitLab CI, Docker, Kubernetes)
- Testing and performance tooling: pytest, Locust, k6 or equivalent
- Agile methods: Scrum, Kanban
- Professional technical English for documentation and written exchanges
- Rigor and ability to work on code written by others
- Autonomy, ability to document choices and defend them in review
- Ability to prioritize and balance technical requirements with deadlines
Nice to have
- Experience in banking or regulated environments
Full description
Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Ingénieur(e) IA / DevOps – Industrialisation d’agents IA et de serveurs MCP H/F
Description de la mission :
Notre client, banque de détail d'un grand goupe bancaire, cherche à renforcer sa Tribu dédiée à l'IA.
Contexte
Une équipe d’intelligence artificielle dispose d’une solution agentique développée en interne et fonctionnelle au stade de prototype : un agent IA orchestrateur et trois serveurs MCP (Model Context Protocol) exposant les outils mobilisés par l’agent. Les choix d’architecture, de frameworks et de composants d’infrastructure ont été arrêtés et validés lors d’une première phase de développement.
La prestation s’appuie sur un assistant de code mis à disposition. Son utilisation est nécessaire pour réaliser le périmètre dans l’enveloppe de 40 jours. La capacité à cadrer les demandes, à revoir de manière critique le code produit et à garantir la non-régression sera évaluée.
Mission
Porter les quatre composants existants du prototype à un niveau de qualité compatible avec une exploitation en production, en améliorant la tenue de charge, la maintenabilité du code et la supervision. La mission porte exclusivement sur la mise à niveau de l’existant dans le cadre technique défini : elle ne comprend ni développement de nouvelles fonctionnalités métier ni remise en cause des solutions retenues.
La prestation s’effectue au sein d’une squad en méthode agile, avec un point d’avancement quotidien. Chaque lot livré est soumis à la revue d’un référent technique. Des interactions régulières sont prévues avec les équipes chargées de la production, de l’exploitation, de la plateforme et du socle technique.
Principales responsabilités
- Diagnostiquer les quatre composants et formaliser, avec la squad, un plan de mise à niveau priorisé, chiffré et arbitré, attendu à J+5.
- Refactorer et structurer le code : séparation des responsabilités, externalisation de la configuration, normalisation de la gestion des erreurs et des reprises, résorption de la dette de prototypage et respect des conventions de développement.
- Mettre en place des tests unitaires, d’intégration et de contrat sur les interfaces MCP, intégrer les tests à la chaîne CI/CD et définir un seuil de couverture.
- Améliorer la tenue de charge par la gestion de la concurrence et des appels asynchrones, le pooling des connexions, les time-outs, les stratégies de retry et les coupe-circuits.
- Réaliser des tests de performance et de montée en charge, puis documenter le dimensionnement cible et les limites connues de la solution.
- Instrumenter l’observabilité : logs structurés et corrélés, métriques techniques et métiers, traces distribuées de la chaîne agent–serveurs MCP–systèmes appelés, suivi de la consommation de jetons et des coûts d’inférence, tableaux de bord et alertes.