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Information importante


Type de contrat:

Freelance

Taux journalier :

600

Cette offre est à 0% de commission 🎉

Localisation :

Saint-Denis, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

8 juin 2026

Le besoin


Le contexte
Au sein d'une équipe Data Science d'un grand acteur du transport, vous interviendrez sur des projets d'IA appliquée. L'enjeu : concevoir et opérer une plateforme Data & IA permettant le déploiement d'agents conversationnels et d'outils d'analyse en temps réel, sur des architectures cloud scalables et optimisées (AWS / Azure / Databricks).

Vos missions
  • Développement & intégration
  • Concevoir et maintenir des scripts Python robustes et scalables
  • Intégrer des modèles LLM et développer des agents IA
  • Mettre en place des pipelines d'inférence et la gestion des prompts

Architecture & cloud
  • Déployer des solutions sur AWS / Azure (API Gateway, Lambda, App Services…)
  • Concevoir des architectures serverless, conteneurisées et orientées data

Data & IA
  • Concevoir des workflows IA (monitoring, optimisation, industrialisation)
  • Connecter les solutions aux bases big data existantes
  • Développer des outils de simulation et de visualisation
  • Participer au cycle de vie des modèles (SageMaker / équivalent Azure)

Collaboration
Travailler en interface avec les équipes front

Livrables attendus
  • Scripts Python interfacés avec les environnements cloud
  • Composants techniques (APIs, pipelines, modules IA)
  • Fonctionnalités liées aux agents IA et à la plateforme de simulation

Profil recherché
Data Engineer avec 7 ans d'expérience minimum et une forte appétence IA générative / LLM, capable de concevoir des solutions techniques complexes en environnement cloud et data. Diplôme universitaire en informatique, traitement du langage ou domaine connexe (ou expérience équivalente).

Compétences techniques
  • Maîtrise avancée de Python
  • Bases de données SQL / NoSQL
  • Conception d'API & microservices
  • Bonnes pratiques de sécurité web
  • CI/CD, Git, conteneurisation (Docker, Kubernetes)
  • Cloud (AWS, Azure, GCP), microservices, tests automatisésIntégration de modèles IA / LLM, data pipelines & workflows IA, traitement big data


Soft skills
  • Autonomie et sens de la collaboration
  • Bonne communication
  • Proactivité et résolution de problèmes

Environnement technique : AWS / Azure / Databricks

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