AI engineer

Descriptif détaillé du besoin

Dans le cadre du développement d’une solution d’intelligence artificielle générative appliquée à des processus rédactionnels complexes dans le secteur industriel, nous recherchons un AI Engineer freelance pour intervenir sur un projet à fort impact métier.

L’objectif de la mission est de transformer des processus de rédaction exigeants — analyse documentaire, structuration d’informations techniques, génération de contenus argumentés — en solutions d’IA robustes, industrialisées et scalables.

Vous jouerez un rôle clé à l’interface entre les équipes opérationnelles et les équipes techniques. Votre mission consistera à comprendre des besoins métier parfois complexes, à les traduire en logique algorithmique, puis à les implémenter dans des pipelines IA fiables et exploitables en production.

Vos principales missions

Vous interviendrez notamment sur les sujets suivants :

Analyse et modélisation métier
Collaborer étroitement avec les équipes opérationnelles afin de comprendre les processus de rédaction technique, d’analyse documentaire et de production de contenus structurés. Vous devrez être capable de traduire ces enjeux métier en workflows IA concrets, testables et maintenables.

Développement de chaînes IA génératives
Implémenter, optimiser et maintenir des chaînes de traitement LLM ainsi que des logiques d’orchestration d’agents, notamment avec LangChain et Pydantic AI, pour gérer des tâches complexes, itératives et contextualisées.

Ingénierie RAG de précision
Concevoir et améliorer des pipelines d’ingestion, d’indexation et de récupération documentaire afin de garantir que les modèles s’appuient sur les bonnes références techniques. La base vectorielle repose notamment sur Elasticsearch.

Qualité et évaluation des sorties LLM
Mettre en place des pipelines d’évaluation permettant de mesurer la pertinence, la cohérence, la complétude et la fiabilité des contenus générés. Vous serez amené à itérer sur les prompts, les stratégies RAG et les chaînes d’agents à partir de métriques objectives.

Software engineering et API
Développer des API robustes avec FastAPI, définir des contrats d’interface clairs et implémenter une logique asynchrone afin de garantir une expérience utilisateur fluide, y compris lorsque les traitements IA sont longs ou complexes.

Mise en production et robustesse
Livrer des fonctionnalités prêtes pour la production, anticiper les cas limites — documents malformés, réponses LLM incohérentes, timeouts, erreurs de parsing — et contribuer à l’observabilité des pipelines IA : traces, latences, taux d’erreur, logs et monitoring.

Adaptabilité technique
Ajuster les implémentations en fonction des contraintes de sécurité, de consommation de tokens, de performance, des limites de l’infrastructure existante et des retours utilisateurs sur la qualité des contenus produits.

Profil recherché

Nous recherchons un profil AI Engineer / Data Scientist expérimenté, avec une forte culture du passage en production et une capacité à faire le lien entre problématiques métier et implémentation technique.

Compétences techniques attendues

• Langage : Python

• Frameworks : FastAPI, Pydantic, Pytest, LangChain, Pydantic AI

• Cloud et IA : Azure OpenAI, Mistral, Azure Service Bus

• Recherche documentaire : Elasticsearch, bases vectorielles, pipelines RAG

• Patterns IA : parsing documentaire, RAG, orchestration d’agents, évaluation LLM, prompt engineering avancé

• DevOps : Docker, Git, CI/CD Azure DevOps

Expérience attendue

Le profil recherché dispose idéalement de 5 à 7 ans d’expérience, avec un background solide en Data Science et plusieurs projets IA ou data déployés en production.

Une expérience minimum de 3 à 5 ans en tant que Data Scientist, Machine Learning Engineer ou AI Engineer peut être considérée, à condition d’avoir déjà travaillé sur des systèmes réellement industrialisés.

Les profils ayant uniquement réalisé des POC ou prototypes, sans expérience significative de mise en production, ne correspondent pas au besoin.

Qualités recherchées

Vous êtes à l’aise dans des environnements métier complexes, où les processus peuvent être partiellement documentés et nécessitent une forte capacité d’écoute, d’analyse et de clarification.

Vous savez échanger avec des interlocuteurs non techniques pour comprendre les enjeux opérationnels, identifier ce qui fait la qualité d’un contenu généré et transformer ces attentes en solutions IA concrètes.

Vous avez une vraie culture production-first : gestion d’erreurs, logging, tests, observabilité, contrats d’interface et robustesse sont des réflexes dans votre manière de développer.

Vous faites preuve de pragmatisme, savez choisir la solution la plus efficace plutôt que la plus complexe, et êtes capable de vous adapter à un environnement qui évolue rapidement.

Une connaissance des processus documentaires complexes dans l’industrie, notamment autour de réponses à appels d’offres, d’analyse de cahiers des charges ou de production de contenus techniques, serait un atout apprécié.

Pourquoi rejoindre cette mission ?

Cette mission offre l’opportunité de contribuer à un projet d’IA générative à fort impact, visant à transformer en profondeur le quotidien d’équipes opérationnelles confrontées à des processus rédactionnels exigeants.

Vous interviendrez sur un cas d’usage concret, ambitieux et directement connecté aux enjeux métier, au sein d’un environnement qui valorise autant l’excellence logicielle que l’impact opérationnel réel.

Expérience attendue

Le profil recherché dispose idéalement de 5 à 7 ans d’expérience, avec un background solide en Data Science et plusieurs projets IA ou data déployés en production.

Une expérience minimum de 3 à 5 ans en tant que Data Scientist, Machine Learning Engineer ou AI Engineer peut être considérée, à condition d’avoir déjà travaillé sur des systèmes réellement industrialisés.

Les profils ayant uniquement réalisé des POC ou prototypes, sans expérience significative de mise en production, ne correspondent pas au besoin.

Qualités recherchées

Vous êtes à l’aise dans des environnements métier complexes, où les processus peuvent être partiellement documentés et nécessitent une forte capacité d’écoute, d’analyse et de clarification.

Vous savez échanger avec des interlocuteurs non techniques pour comprendre les enjeux opérationnels, identifier ce qui fait la qualité d’un contenu généré et transformer ces attentes en solutions IA concrètes.

Vous avez une vraie culture production-first : gestion d’erreurs, logging, tests, observabilité, contrats d’interface et robustesse sont des réflexes dans votre manière de développer.

Vous faites preuve de pragmatisme, savez choisir la solution la plus efficace plutôt que la plus complexe, et êtes capable de vous adapter à un environnement qui évolue rapidement.

Une connaissance des processus documentaires complexes dans l’industrie, notamment autour de réponses à appels d’offres, d’analyse de cahiers des charges ou de production de contenus techniques, serait un atout apprécié.