Data Scientist / AI Engineer – IA Générative et Agentique
AVA2ISaaS B2BPubliée aujourd'hui
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 30 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 au-dessus de la médiane des 30 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 390 €/jour (moitié centrale : 215 à 490 €/jour).
- 6 missions data scientist sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 38 pour ce métier en France.
- 0 % des missions data scientist de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Deep Learning (13 missions), NLP (16 missions), Elasticsearch (35 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Vous intégrerez l’équipe Transformation, Data & Innovation.
L’équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d’améliorer la connaissance client, l’efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l’actualité, détection d’insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance.
Missions principales
Concevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning.
Développer des applications basées sur l’IA générative et l’IA agentique.
Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph.
Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM.
Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique.
Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d’anomalies, recommandation et séries temporelles.
Réaliser l’adaptation et l’optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning.
Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d’indexation tels qu’Elasticsearch et FAISS.
Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques.
Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow.
Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit.
Participer à la mise en place de solutions d’IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais.
Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes.
Assurer une veille technologique et proposer des cas d’usage innovants.
Compétences attendues
Indispensables
- Machine Learning
- NLP
- Deep Learning
- LLM
- Elasticsearch