Data Scientist / Data Engineer – IA Agentique
DATAMED RESEARCHSaaS B2BPubliée hier
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 29 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 29 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 380 €/jour (moitié centrale : 210 à 450 €/jour).
- 9 missions data scientist sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 37 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 : NLP (15 missions), MLOps (43 missions), Machine Learning (86 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d’assurer la continuité et l’évolution de projets stratégiques.
Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d’IA agentique à fort impact métier. L’un des principaux objectifs est de développer et d’optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc.
La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA.
Missions principales
Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d’IA agentique.
Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte.
Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées.
Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants.
Participer à l’intégration et au déploiement des modèles en environnement de production.
Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles.
Analyser les performances des modèles et identifier les axes d’amélioration.
Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées.
Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning.
Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers.
Participer aux cérémonies et rituels Agile de l’équipe.
Compétences attendues
Indispensables
- LLM
- NLP
- MLOps
- CI/CD
- Machine Learning
- Agile