Ingénieur IA Générative - H/F
DAVRICOURTIndustriePubliée il y a 3 semaines
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Toulouse · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 26 octobre 2026
- Expérience
- Séniorité non précisée
- 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.
- 11 missions ingénieur ia sont ouvertes à Toulouse 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 : RAG (236 missions), Docker (286 missions), LLM (288 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Séniorité non précisée par l'annonce · Comment ces repères sont calculés
La mission
Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Ingénieur IA Générative pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé à Toulouse.
Vos missions seront les suivantes : - Concevoir et développer les pipelines d'ingestion et de traitement des documents, afin de préparer et structurer les données destinées au moteur RAG ; - Mettre en œuvre les mécanismes d'embeddings et de recherche vectorielle pour optimiser l'accès aux informations pertinentes ; - Concevoir et optimiser l'architecture du pipeline RAG, en améliorant notamment la sélection et la restitution du contexte ; - Concevoir, tester et optimiser les prompts afin d'améliorer la qualité, la pertinence et la fiabilité des réponses générées ; - Intégrer et exploiter des modèles de langage (LLM) ; - Évaluer la qualité des réponses produites selon différents critères : pertinence, précision, cohérence et niveau d'hallucination ; - Identifier et mettre en œuvre des axes d'amélioration des performances et de la qualité du moteur d'IA générative ; - Participer à l'industrialisation et au déploiement de la solution, notamment à travers l'utilisation de Git, Docker et des services AWS.
Compétences attendues
Indispensables
- RAG
- LLM
- Git
- Docker
- AWS


