Data scientist GenAI - LLM, RAG & AI engineering - Freelance (H/F)
Collective.workSaaS B2BPubliée il y a 6 jours
~ 350 – 450 €/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
- 2 octobre 2026
- Expérience
- Junior (0-3 ans)
- Langues
- Français, Anglais
- 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.
- 24 missions data scientist sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 67 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 (19 missions), NLP (26 missions), Machine Learning (145 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil junior (0-3 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Taux journalier (TJM): TJM HT max 454 € (hors éventuels frais de mission, à discuter avec le client)
Contexte : Dans le cadre de l'accélération de ses initiatives en Intelligence Artificielle Générative, notre client recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM. Le consultant interviendra sur des projets d'IA appliquée visant notamment l'automatisation de processus métiers, l'accès à la connaissance interne et le développement d'assistants intelligents, de la phase de conception jusqu'à la mise en production. Missions principales : - Analyser les besoins métiers et identifier les cas d'usage pertinents autour de l'IA générative. - Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude. - Développer des assistants conversationnels et des systèmes d'aide à la décision. - Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique. - Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking. - Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA. - Développer des APIs et services backend autour des modèles IA. - Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready. - Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation. - Définir et mettre en œuvre des métriques et frameworks d'évaluation des solutions GenAI. - Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations. - Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud. - Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers. Livrables attendus : - Analyses des besoins et identification des cas d'usage IA. - Spécifications fonctionnelles et techniques. - Prototypes et applications GenAI fonctionnelles. - Architectures RAG et pipelines documentaires documentés. - APIs, services IA et agents opérationnels. - Scripts et notebooks d'expérimentation. - Code source versionné et pipelines CI/CD. - Documentation d'architecture, de déploiement et d'exploitation. - Métriques de qualité et de performance des solutions. - Documentation des modèles, prompts et dispositifs d'évaluation. Profil recherché : - Bac+5 en Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique ou Mathématiques appliquées. - Expérience significative en Data Science / Machine Learning. - Expérience réussie sur des projets LLM / RAG / GenAI en production. - Très bonne maîtrise de Python et SQL. - Solides compétences en Machine Learning, Deep Learning et NLP. - Maîtrise de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn. - Expertise obligatoire sur les LLM, le prompt engineering, les architectures RAG, les embeddings et la recherche vectorielle. - Maîtrise de LangChain ou d'un framework équivalent. - Expérience en industrialisation de solutions IA et bonnes pratiques MLOps. - Connaissances de Docker, Git, CI/CD et MLflow. - Expérience sur au moins un Cloud : AWS, Azure ou GCP. - Connaissances en Data Engineering : Spark/PySpark, bases SQL/NoSQL et pipelines data. - Une expérience sur LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK ou MCP est appréciée. - Autonomie, esprit d'initiative et capacité à prendre en charge un sujet de bout en bout. - Excellentes capacités de vulgarisation et de communication avec des interlocuteurs techniques et métiers. - Sensibilité aux enjeux de qualité, sécurité et gouvernance des données. - Anglais professionnel et capacité à évoluer dans un environnement Agile et international.
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : Débutant accepté
Rémunération : 454 € par jour
Code ROME : M1811 Data engineer
Dernière mise à jour chez France Travail : 12/09/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- LLM
- CI/CD
- Documentation
- Machine Learning
- Python
- SQL
- Deep Learning
- NLP
Appréciées
- PyTorch
- TensorFlow
- LangChain
- MLOps
- Docker
- Git

