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Data scientist GenAI – LLM, RAG & AI engineering (IT) / Freelance

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Contexte :

Dans le cadre de l’accélération de ses initiatives en Intelligence Artificielle Générative, notre client recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM. Le consultant interviendra sur des projets d’IA appliquée visant notamment l’automatisation de processus métiers, l’accès à la connaissance interne et le développement d’assistants intelligents, de la phase de conception jusqu’à la mise en production.

Missions principales :

- Analyser les besoins métiers et identifier les cas d’usage pertinents autour de l’IA générative.

- Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude.

- Développer des assistants conversationnels et des systèmes d’aide à la décision.

- Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique.

- Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking.

- Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA.

- Développer des APIs et services backend autour des modèles IA.

- Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready.

- Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation.

- Définir et mettre en œuvre des métriques et frameworks d’évaluation des solutions GenAI.

- Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations.

- Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud.

- Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers.

Livrables attendus :

- Analyses des besoins et identification des cas d’usage IA.

- Spécifications fonctionnelles et techniques.

- Prototypes et applications GenAI fonctionnelles.

- Architectures RAG et pipelines documentaires documentés.

- APIs, services IA et agents opérationnels.

- Scripts et notebooks d’expérimentation.

- Code source versionné et pipelines CI/CD.

- Documentation d’architecture, de déploiement et d’exploitation.

- Métriques de qualité et de performance des solutions.

- Documentation des modèles, prompts et dispositifs d’évaluation.

Profil candidat:

Profil recherché :

- Bac+5 en Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique ou Mathématiques appliquées.

- Expérience significative en Data Science / Machine Learning.

- Expérience réussie sur des projets LLM / RAG / GenAI en production.

- Très bonne maîtrise de Python et SQL.

- Solides compétences en Machine Learning, Deep Learning et NLP.

- Maîtrise de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn.

- Expertise obligatoire sur les LLM, le prompt engineering, les architectures RAG, les embeddings et la recherche vectorielle.

- Maîtrise de LangChain ou d’un framework équivalent.

- Expérience en industrialisation de solutions IA et bonnes pratiques MLOps.

- Connaissances de Docker, Git, CI/CD et MLflow.

- Expérience sur au moins un Cloud : AWS, Azure ou GCP.

- Connaissances en Data Engineering : Spark/PySpark, bases SQL/NoSQL et pipelines data.

- Une expérience sur LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK ou MCP est appréciée.

- Autonomie, esprit d’initiative et capacité à prendre en charge un sujet de bout en bout.

- Excellentes capacités de vulgarisation et de communication avec des interlocuteurs techniques et métiers.

- Sensibilité aux enjeux de qualité, sécurité et gouvernance des données.

- Anglais professionnel et capacité à évoluer dans un environnement Agile et international.

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