Développeur IA / MLOps - LLMOps
BEEZENSaaS B2BPubliée il y a 2 semaines
450 €/j
- Lieu
- Paris · Hybride
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 6 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 dans 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 370 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 : MLflow (21 missions), Tests de charge (30 missions), MLOps (105 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Vos missions :
Concevoir et développer des architectures LLM et des solutions RAG (embeddings, bases vectorielles)
- Développer et exposer des API métiers : speech-to-text, classification d'articles et de commentaires, titraille SEO, contextualisation
- Industrialiser les modèles : conteneurisation Docker / Kubernetes, pipelines CI/CD GitLab
- Mettre en place le suivi MLOps avec MLflow : expérimentations, évaluation (LLM-as-judge, golden datasets), gestion du drift de prompts
- Contribuer au monitoring des performances et aux tests de charge
- Travailler au quotidien avec des équipes non techniques (rédactions) et vulgariser les sujets IA
Profil recherché :
3 à 5 ans d'expérience en développement IA / ML / DL, avec des déploiements effectifs en production
- Très bonne maîtrise de Python et/ou Node.js appliqués à l'IA, et de SQL
- Expérience concrète sur LLM, RAG et bases vectorielles
- Maîtrise de Docker, Kubernetes et GitLab CI/CD
- Pratique de MLflow et de l'évaluation de modèles LLM
- Un plus : cloud GCP, Azure ou souverain (OVH / Scaleway) en contexte hybride, agents IA, SLM, Prometheus / Grafana
- Autonome, à l'aise dans un cadre peu défini, habitué aux rituels agiles
- Français courant indispensable
Compétences attendues
Indispensables
- MLOps
- LLM
- RAG
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD
- MLflow
- Tests de charge
Appréciées
- Python
- Node.js
- SQL
- GitLab CI
- GCP
- Azure