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Type de contrat:

Freelance

Taux journalier :

TJM HT max 545 € (hors éventuels frais de mission, à discuter avec le client)

Cette offre est à 0% de commission 🎉

Localisation :

Paris, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

16 juillet 2026

Le besoin


Contexte :
Une entreprise tech internationale, en forte croissance.
L'IA générative et les agents deviennent un pilier de sa stratégie produit et de son fonctionnement interne.

La mission : concevoir et industrialiser des systèmes d'IA en production, à la fois pour les équipes internes et au cœur des produits.

Missions principales :

  • Concevoir, développer et déployer des systèmes d'IA en production : LLM, RAG, agents, multimodal

  • Architecturer des workflows agentiques complexes : outils, mémoire, retrieval, planning, garde-fous

  • Prototyper rapidement de nouvelles capacités puis les industrialiser en systèmes fiables et scalables

  • Connecter les systèmes d'IA aux plateformes internes et sources de données : CRM, data platform, outils support, bases de connaissances

  • Mettre en place les frameworks d'évaluation, garde-fous et monitoring garantissant fiabilité, sécurité et observabilité

  • Travailler avec les équipes métier, Product Managers et ingénieurs pour identifier les cas d'usage à fort impact

  • Mesurer l'impact business et itérer sur l'adoption, la précision, les coûts et la latence

Profil recherché :

  • Formation supérieure en informatique, ingénierie ou data

  • Au moins 5 ans d'expérience post-diplôme en software engineering, ML engineering ou applied AI

  • Expérience concrète de mise en production de systèmes d'IA pour des utilisateurs, clients internes ou externes

  • Très bon niveau Python et solides fondamentaux d'ingénierie logicielle

  • Expérience concrète des LLM, RAG et agents en production, conception de workflows agentiques multi-étapes et systèmes de retrieval

  • Évaluation de systèmes d'IA et amélioration des performances

  • Déploiement cloud (AWS ou GCP), Docker, Kubernetes

  • À l'aise avec la stack : LangGraph, LangChain, LlamaIndex, MCP, bases vectorielles, modèles OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral et open-source

  • Excellente capacité de vulgarisation et forte orientation business : sait traduire une capacité technique en produit adopté, et privilégie l'impact mesurable à la complexité technique

  • Anglais courant indispensable, utilisé au quotidien

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