Développeur IA / MLOps confirmé – IA générative, RAG, NLP
BEEZENMédiasPubliée il y a 5 jours
400 €/j
- Lieu
- Paris · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 16 novembre 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 en dessous de la médiane des 46 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 465 €/jour (moitié centrale : 400 à 550 €/jour).
- 148 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 371 pour ce métier en France.
- 7 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : NLP (16 missions), MLflow (19 missions), MLOps (106 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte :
Pour un grand groupe du secteur des médias, nous recherchons un développeur IA / LLMOps pour renforcer une équipe IA transverse. Vous intervenez sur des cas d'usage IA générative, NLP et speech-to-text appliqués aux offres d'information, de la conception jusqu'à la mise en production.
Vos missions :
Concevoir des architectures LLM et mettre en place des solutions RAG (embeddings, bases vectorielles)
Développer et exposer des API métiers : speech-to-text, classification de contenus, génération de titres SEO, contextualisation
Industrialiser les modèles : Docker, Kubernetes, pipelines CI/CD GitLab
Piloter la qualité des LLM avec MLflow : suivi d'expérimentations, évaluation (LLM-as-judge, golden datasets), drift de prompts
Participer aux tests de performance et au monitoring des services en production
Expliquer les sujets IA à des interlocuteurs non techniques
Compétences attendues
Indispensables
- MLOps
- RAG
- NLP
- LLM
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD
- MLflow