IA Engineer Senior – Intelligence artificielle générative, Machine Learning et MLOps

Accompagner les équipes Data & AI d'un grand compte dans la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle à forte valeur ajoutée métier.

La mission vise à développer des applications basées sur l'intelligence artificielle générative, les modèles de langage (LLM) et le Machine Learning, tout en garantissant leur fiabilité, leur sécurité, leur évolutivité et leur intégration dans les systèmes d'information existants.

Missions principales
Le freelance sera chargé de concevoir et de développer des solutions d'intelligence artificielle générative reposant sur des modèles de fondation (LLM). Il concevra des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) performantes et sécurisées, développera des agents IA, des copilotes métiers et des assistants conversationnels.

Il participera à la sélection, à l'évaluation et à l'optimisation de différents modèles d'intelligence artificielle, notamment OpenAI, Claude, Mistral, Llama et Gemini.

Il développera et industrialisera des pipelines de Machine Learning et de GenAI destinés à la production. Il assurera également l'intégration des solutions IA dans les systèmes d'information existants à travers des API et des architectures microservices.

Il définira et mettra en œuvre les bonnes pratiques de développement et d'industrialisation des solutions IA, notamment les approches MLOps et LLMOps. Il supervisera les performances des modèles, identifiera les axes d'amélioration et contribuera à leur optimisation continue.

Enfin, il participera aux phases de cadrage, aux choix d'architecture et aux décisions technologiques. Il accompagnera les équipes métiers dans l'identification et la mise en œuvre de cas d'usage IA à forte valeur ajoutée et assurera une veille technologique sur les évolutions de l'écosystème de l'intelligence artificielle.

Compétences attendues
Une maîtrise avancée de Python et des principaux frameworks de Machine Learning et Deep Learning, notamment Scikit-learn, TensorFlow et PyTorch, est indispensable.

Une expérience concrète dans le développement d'applications basées sur les LLM, les architectures RAG et les agents IA est attendue. La maîtrise des frameworks et outils tels que LangChain, LlamaIndex, DSPy et Semantic Kernel constitue un atout.

Le consultant doit également maîtriser les pratiques MLOps et LLMOps, notamment avec MLflow et Kubeflow, ainsi que les technologies Docker, Kubernetes, GitHub Actions et Azure DevOps.

Une bonne connaissance des environnements Cloud AWS, Azure et GCP, des bases de données SQL, PostgreSQL, MongoDB et Snowflake, ainsi que des architectures microservices et des API REST est nécessaire.

La compréhension des enjeux de sécurité, de gouvernance et de conformité liés à l'intelligence artificielle est également attendue.

Profil recherché
Le profil recherché justifie d'au moins sept années d'expérience professionnelle en Machine Learning, Data Science ou Intelligence artificielle, avec une expérience significative dans la conception et la mise en production de solutions IA.

Il doit être autonome, force de proposition et orienté résultats. Il possède une capacité à travailler avec des interlocuteurs techniques et métiers, à accompagner les équipes dans leurs projets d'intelligence artificielle et à transformer des innovations technologiques en solutions industrielles robustes.

Une expérience sur Azure OpenAI, les agents IA ou les plateformes d'intelligence artificielle générative d'entreprise constitue un avantage. La maîtrise de l'anglais dans un environnement international est requise.