Expert IA / LLMOps

Recherche d’une expertise IA et LLMOps pour collaborer avec une équipe IA transverse sur des offres d’information et des produits fondés sur l’IA générative, le NLP et le Speech-to-text.

La prestation vise à concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA/LLMOps en production.

CONTEXTE

• Besoin d’une expertise pour collaborer avec une équipe IA transverse sur des offres d’information et des produits fondés sur l’intelligence artificielle.

• Contexte lié à des offres d’information, avec des sujets éditoriaux et journalistiques.

MISSIONS

• Concevoir des architectures IA, LLM, RAG et NLP robustes, sécurisées et adaptées aux contraintes de production.

• Développer des composants Python et/ou Node.js ainsi que les traitements SQL nécessaires à l’exploitation des données.

• Mettre en place des modèles d’embeddings, des bases vectorielles et des mécanismes de recherche augmentée.

• Développer et exposer des API métiers pour le Speech-to-text, la classification de contenus, la titraille SEO et la contextualisation.

• Industrialiser les déploiements avec Docker, Kubernetes et GitLab CI/CD, dans des environnements cloud, hybrides ou On-premise.

• Structurer les pratiques MLOps avec MLflow : suivi des expérimentations, traçabilité, versionnement et reproductibilité.

• Définir des dispositifs d’évaluation de la qualité LLM incluant LLM-as-judge, golden datasets et indicateurs pertinents.

• Mettre en œuvre le suivi du drift des prompts et contribuer à l’amélioration continue des performances des modèles.

• Explorer et intégrer, lorsque pertinent, des agents IA, des SLM et des architectures favorisant la scalabilité.

• Réaliser des tests de charge, de stress et d’endurance afin de valider la robustesse des solutions.

• Configurer la supervision technique et fonctionnelle avec Prometheus, Grafana et des métriques applicatives adaptées.

• Documenter les architectures, les choix techniques, les procédures d’exploitation et les résultats d’évaluation.

• Collaborer avec les équipes IA, Produit, Technologies et les profils éditoriaux en appliquant les rituels et principes Agile.

• Vulgariser les concepts et résultats IA auprès de parties prenantes non techniques, notamment les journalistes et équipes métier.

ORGANISATION & QUOTIDIEN

• Collaboration avec une équipe IA transverse.

• Travail avec les équipes IA, Produit, Technologies et des profils éditoriaux.

• Application des rituels et principes Agile.

• Nécessité de vulgariser auprès de parties prenantes non techniques, notamment les journalistes et équipes métier.

CONDITIONS

• Date limite des propositions : 30/10/2026.

• Créé le 23/10/2026.

NIVEAU D'EXPÉRIENCE

• Trois à cinq ans d’expérience.

• Déploiements effectifs de solutions IA et ML en production.

• Expertise technique confirmée.

COMPÉTENCES TECHNIQUES

• Conception d’architectures LLM.

• Mise en œuvre de pipelines RAG.

• Intégration de bases vectorielles.

• Pratiques MLOps.

• Suivi des expérimentations.

• Traçabilité.

• Versionnement.

• Reproductibilité.

• Suivi du drift des prompts.

• Tests de charge.

• Tests de stress.

• Tests d’endurance.

• Architectures cloud et hybrides.

• Contraintes On-premise.

• Supervision technique et fonctionnelle.

• Métriques applicatives.

• Développement de solutions IA et LLMOps.

• Classification d’articles et de commentaires.

• Titraille SEO.

• Contextualisation des contenus.

OUTILS

• Python

• Node.js

• SQL

• Docker

• Kubernetes

• GitLab

• MLflow

• LLM-as-judge

• golden datasets

• Prometheus

• Grafana

• GCP

• Azure

• agents IA

• SLM

• embeddings

• bases vectorielles

• LLM

• RAG

• NLP

• Speech-to-text

• IA générative

• IA

• ML

• développement IA/ML/DL

SOFT SKILLS

• Culture Agile.

• Autonomie.

• Collaboration transverse.

• Vulgarisation auprès de profils non techniques.