Data scientist GenAI - LLM, RAG & AI engineering - Freelance (H/F)

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

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.