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NLP/LLM Engineer senior

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LLMs / Large language modelsNLP / Natural Language Processing

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Information importante


Type de contrat:

Freelance

Salaire / Taux journalier :

Salaire selon profil

Localisation :

Évry-Courcouronnes, France

Date de démarrage :

2 à 4 semaines

Mode de travail :

Sur site

Publié le :

15 avril 2026

Le besoin


Projet en forfait

Durée : 16 à 20 semaines

Mission

Concevoir et mettre en œuvre les briques d’analyse sémantique, de classification, de scoring et de synthèse dans le cadre d’une solution Data & IA de traitement et valorisation de données non structurées.

Objectif : produire des résultats exploitables, explicables et industrialisés.

Rôle dans le projet

  • Porte la dimension IA du dispositif

  • Intervient sur :

    • analyse sémantique

    • extraction d’entités

    • classification métier

    • détection de signaux faibles

    • scoring

    • synthèse assistée par LLM

  • Met en place les mécanismes d’évaluation continue des modèles

Profil recherché

  • 4 à 8 ans d’expérience, avec une expertise réelle en NLP / LLM

  • Profil pragmatique et orienté delivery (pas pure recherche)

  • Capacité à intervenir dans un environnement métier exigeant

Responsabilités principales

  • Concevoir les traitements NLP pour la qualification des contenus

  • Développer les modèles de classification et de scoring

  • Concevoir et versionner les prompts et pipelines LLM

  • Mettre en place des jeux d’évaluation et des tests de régression

  • Garantir la qualité, la stabilité et l’explicabilité des résultats

  • Définir les seuils de confiance et les cas nécessitant validation humaine

  • Collaborer avec les équipes Data et Développement pour l’intégration end-to-end

Compétences indispensables

  • Python

  • NLP : spaCy, transformers ou équivalent

  • LLM (prompting, évaluation, versioning)

  • Classification de texte, NER, scoring

  • Passage du POC à l’industrialisation

  • Culture data & produit

  • Capacité à documenter les choix, biais et limites des modèles

Compétences appréciées

  • LangChain, LlamaIndex ou équivalent

  • Modèles open source (Mistral, Llama…)

  • RAG, recherche sémantique, vectorisation

  • Outils de suivi d’expérimentation (MLflow…)

  • Expérience bilingue (FR / EN)

  • Enjeux de sécurité IA :

    • prompt injection

    • gouvernance des modèles

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