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Information importante
Type de contrat:
Freelance / Contrat
Taux journalier :
Salaire selon profil
Localisation :
Paris, France
Mode de travail :
Hybride
Publié le :
23 octobre 2026
Le besoin
Dans le cadre du développement de projets innovants autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable d'intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des solutions IA, de l'exploration des cas d'usage jusqu'à leur mise en production.
Vous rejoindrez une équipe en pleine croissance, intervenant sur des problématiques métier concrètes et variées : optimisation logistique, automatisation de processus, gestion des réclamations, développement d'agents intelligents et valorisation des données.
L'objectif : transformer des opportunités métier en solutions IA robustes, performantes et réellement utilisables.
1. Exploration et cadrage des initiatives IA
Identifier et évaluer de nouveaux cas d'usage IA en collaboration avec les équipes métier.
Réaliser des Proofs of Concept (POC) pour valider rapidement la faisabilité technique et la valeur métier.
Traduire des besoins métier en problématiques Data / IA structurées.
Recommander les approches adaptées : Machine Learning classique, optimisation, LLM, RAG ou agents IA.
2. Développement et prototypage
Concevoir et développer des solutions IA, notamment des agents intelligents et des modèles de Machine Learning.
Explorer et mettre en œuvre des architectures RAG, des systèmes multi-agents et des pipelines de traitement.
Utiliser des frameworks modernes tels que LangChain, Pydantic AI et OR-Tools.
Améliorer les performances des solutions grâce aux tests, aux métriques et aux retours utilisateurs.
3. Industrialisation et mise en production
Transformer les prototypes validés en applications fiables, maintenables et évolutives.
Développer des API robustes avec FastAPI.
Mettre en œuvre des stratégies de tests automatisés et d'évaluation des modèles IA.
Contribuer à l'observabilité, au suivi des performances et à la fiabilité des solutions déployées.
Participer aux bonnes pratiques de déploiement et d'intégration continue.
4. Collaboration avec les équipes métier
Collaborer directement avec les équipes opérationnelles pour comprendre leurs enjeux.
Intervenir sur plusieurs projets IA avec des problématiques et des niveaux de maturité différents.
Documenter les choix techniques et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe.
Langage : Python
IA Générative : LLM, RAG, agents IA, prompt engineering, évaluation LLM
Frameworks : LangChain, Pydantic AI, FastAPI, Pydantic, Pytest
Cloud Azure : Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Service Bus
Data Science : Machine Learning, classification, scoring, optimisation, OR-Tools
DevOps : Docker, Git, CI/CD
Profil recherché
Nous recherchons un profil polyvalent, autonome et pragmatique, capable de combiner expertise Data Science et compétences en développement logiciel.
Compétences et expériences attendues :
2 à 5 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning ou AI Engineering.
Excellente maîtrise de Python et bonnes pratiques de développement logiciel.
Expérience dans la conception de POC et l'industrialisation de solutions IA.
Connaissance des architectures LLM, RAG et des frameworks d'orchestration d'agents.
Maîtrise du développement d'API et des tests automatisés.
Connaissance des environnements Cloud, idéalement Microsoft Azure.
Capacité à mobiliser des approches de ML classique et d'optimisation selon les besoins.
Qualités recherchées :
Autonomie et capacité à évoluer dans des environnements peu cadrés.
Curiosité technique et intérêt pour les innovations en IA.
Pragmatisme et orientation résultats.
Esprit d'analyse et capacité à challenger les besoins.
Aisance relationnelle pour échanger avec des interlocuteurs métier et techniques.
Une expérience concrète en agents LLM, architectures RAG ou optimisation opérationnelle sera particulièrement appréciée.
Des projets IA concrets : intervention sur des cas d'usage directement liés aux enjeux opérationnels.
Un périmètre complet : de l'identification des opportunités IA jusqu'à l'industrialisation des solutions.
Un environnement technique stimulant : technologies GenAI, agents LLM, Machine Learning et Cloud Azure.
Une forte autonomie : possibilité de proposer des approches et d'influencer les orientations techniques.
Un impact métier direct : des solutions destinées à être utilisées en production, au-delà du simple POC.
Vous aimez autant expérimenter de nouvelles approches IA que construire des solutions fiables et exploitables en production ? Cette mission est faite pour vous !
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