AI Engineer freelance
NicholsonsasSaaS B2BPubliée il y a 2 semaines
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Lyon · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 10 septembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe dans la médiane des 57 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 525 €/jour (moitié centrale : 220 à 525 €/jour).
- 3 missions ingénieur ia sont ouvertes à Lyon en ce moment, sur 106 pour ce métier en France.
- 1 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Node.js (17 missions), MLOps (24 missions), Angular (30 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Développer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative, notamment des assistants conversationnels et des applications basées sur le RAG, au sein d’un environnement Dataiku.
Missions principales
Développer des assistants conversationnels et des solutions d’intelligence artificielle générative.
Concevoir et faire évoluer des applications basées sur le RAG.
Développer des connecteurs d’intégration.
Assurer l’interface entre le frontend et le backend via Dataiku et des APIs.
Participer aux POC et à l’industrialisation des cas d’usage liés à l’IA et au machine learning.
Développer et maintenir les interfaces utilisateur dédiées aux assistants conversationnels et aux solutions RAG.
Documenter les développements réalisés.
Veiller à la qualité du code.
Compétences attendues
Maîtrise de Dataiku.
Maîtrise de Python.
Expertise en RAG et en intelligence artificielle générative.
Maîtrise des APIs REST et de l’intégration applicative.
Connaissance de Node.js et/ou Angular.
Maîtrise du Vector Search et des bases de données vectorielles.
Maîtrise de GitLab.
Connaissance de Docker et Kubernetes appréciée.
Connaissance de PGVector, ChromaDB ou Qdrant appréciée.
Compétences attendues
Indispensables
- Machine Learning
- Python
- Node.js
- Angular
- Docker
- Kubernetes
- MLOps