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Data scientist GenAI – LLM, RAG & AI engineering

Opportunité exclusive

Hybride

Data scientist GenAI – LLM, RAG & AI engineering

Mon Consultant Indépendant

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Expertises

Intelligence artificielle

il y a 1 mois

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Information importante


Type de contrat:

Freelance / Contrat

Taux journalier :

TJM HT max 454 € (hors éventuels frais de mission, à discuter avec le client)

Cette offre est à 0% de commission 🎉

Localisation :

Paris, France

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

7 septembre 2026

Le besoin


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 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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