Ingénieur LLM - Annecy
OCTOGONESaaS B2BPubliée il y a 5 jours
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Annecy · Hybride
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 16 novembre 2026
- Expérience
- Séniorité non précisée
- 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.
- 3 missions ingénieur ia sont ouvertes à Annecy en ce moment, sur 372 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 : Node.js (84 missions), TypeScript (196 missions), RAG (236 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Séniorité non précisée par l'annonce · Comment ces repères sont calculés
La mission
Périmètre & Responsabilités
Pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) : conception et mise en œuvre des stratégies de récupération, segmentation (chunking), reclassement (reranking) et recherche hybride. Les décisions sur le stockage et la couche vectorielle sont encore ouvertes ; vous y contribuerez. Ce travail s'inscrit dans la construction de systèmes RAG adaptés aux besoins des cas d'usage.
Architecture d'agents : modèles d'utilisation d'outils (tool use), flux de raisonnement en plusieurs étapes, conception avec humain dans la boucle (human-in-the-loop), gestion des fenêtres de contexte.
Harnais d'évaluation : échafaudage de tests construit en coordination avec l'ingénieur LLMOps (LLM Operations).
Ingénierie des prompts : prompts structurés, conception few-shot, modèles de chaîne de pensée (chain-of-thought).
Bibliothèque de composants partagés : composants TypeScript réutilisables issus des cas d'usage, qui alimentent le SDK (Software Development Kit) IA interne du client, en complément de la surface de développement de l'équipe Platform.
Lancement et construction de cas d'usage aux côtés des ingénieurs FDE (Forward Deployed Engineer) et des équipes de livraison.
Exigences techniques
Compétences obligatoires - Systèmes LLM en production : capacité à faire passer des systèmes basés sur des LLM du prototype au déploiement en production, en passant par le harnais d'évaluation. - RAG et récupération d'information : conception de pipelines de récupération, connaissance des points de rupture d'un RAG naïf et des compromis entre approches dense, clairsemée (sparse) et hybride. - Modèles agentiques : appels d'outils et flux d'agents en plusieurs étapes, y compris leurs caractéristiques de fiabilité. - Évaluation : conception de jeux de données d'évaluation pertinents pour des domaines inconnus. La capacité de rédaction est évaluée pendant le processus de construction. - Stack principale : TypeScript et Node.js. - Langues : anglais professionnel et français courant.
Environnement technique de référence - SDK Vercel AI et AWS Bedrock comme environnements représentatifs. - Modèle principal : Claude, via l'API Anthropic et Claude Enterprise.
Compétences attendues
Indispensables
- LLM
- RAG
- TypeScript
- Node.js
Appréciées
- AWS