Data Scientist Senior – IA Générative / LLM
CAT-AMANIASaaS B2BPubliée il y a 1 semaine
~ 180 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Tours · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 20 septembre 2026
- Expérience
- Senior (6-10 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 en dessous de la médiane des 5 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 675 €/jour (moitié centrale : 210 à 675 €/jour).
- 0 % des missions data scientist de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : NLP (12 missions), MLOps (24 missions), Machine Learning (55 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d’IA Générative à forte valeur métier.
Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d’une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d’industrialisation.
Tes missions principales :
Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés
Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM)
Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées
Participer à l’intégration et au déploiement des modèles en production
Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps
Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles
Analyser les performances et identifier les axes d’amélioration
Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data
Participer aux rituels Agile de l’équipe
Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning
Documenter les développements et architectures réalisés
Compétences attendues
Indispensables
- LLM
- MLOps
- Agile
- NLP
- Machine Learning