LLM Engineer - Freelance (H/F)
Collective.workAssurancePubliée aujourd'hui
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Hybride
- Durée
- 1 an
- Démarrage
- 30 octobre 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.
- 149 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 376 pour ce métier en France.
- 6 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Qdrant (2 missions), Azure OpenAI (8 missions), LlamaIndex (10 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Mission freelance - Ingénieur IA Générative : RAG & Agents (H/F)
Client : grand compte assurance, Paris Démarrage : ASAP / Durée : 12 mois renouvelables Rythme : 2 à 3 jours sur site TJM : selon profil Expérience : 3 ans minimum en ML/IA, dont 1 à 2 ans sur des LLM en production
Contexte La direction IA développe des assistants et des agents métiers pour la gestion des sinistres, la souscription et le support client. Plusieurs RAG sont déjà en production, et l'enjeu actuel est double : améliorer leur qualité et passer à des agents autonomes connectés au système d'information.
Missions
RAG
*
Concevoir des pipelines RAG avancés : parsing de documents complexes (PDF, tableaux, scans), stratégies de chunking, recherche hybride (vectorielle + BM25), reranking
*
Mettre en place du RAG agentique : reformulation de requêtes, routage entre sources, recherche multi-étapes
*
Réduire les hallucinations et fiabiliser les citations de sources
Agents
*
Développer des agents métiers avec appels d'outils : API internes, bases de données, génération de documents
*
Concevoir des architectures multi-agents et des workflows avec validation humaine
*
Exposer les outils et données du SI via le protocole MCP
*
Gérer la mémoire, l'état et la reprise sur erreur des agents
Qualité et production
*
Construire les jeux d'évaluation et les métriques : fidélité aux sources, pertinence, taux de succès des tâches agentiques
*
Tracer et déboguer les exécutions d'agents
*
Mettre en place les garde-fous : injections de prompt, données personnelles, périmètre d'action des agents
*
Optimiser la latence et le coût par requête
Stack technique
*
LLM : Azure OpenAI, Mistral, Claude
*
Orchestration agents : LangGraph, MCP
*
RAG : LlamaIndex, Docling, Azure AI Search, Qdrant, rerankers (Cohere, BGE)
*
Évaluation et observabilité : Ragas, DeepEval, Langfuse
*
Backend : Python, FastAPI, Pydantic
*
Déploiement : Docker, Kubernetes, GitLab CI
Profil recherché
Indispensable
*
Au moins un RAG en production avec utilisateurs réels, et capacité à expliquer comment sa qualité a été mesurée et améliorée
*
Au moins un agent avec appels d'outils développé au-delà du POC
*
Python solide côté backend (API, asynchrone, tests)
Apprécié
*
GraphRAG ou knowledge graphs
*
Fine-tuning léger (LoRA) ou embeddings personnalisés
*
Secteur assurance ou banque
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : 3 An(s)
Rémunération : - /
Code ROME : M1858 Chef / Cheffe de projet TMA - Tierce Maintenance Applicative
Dernière mise à jour chez France Travail : 30/10/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- LLM
- RAG
- Azure
- Azure OpenAI
- LangGraph
- LlamaIndex
- Qdrant
- Python
Appréciées
- FastAPI
- Docker
- Kubernetes
- GitLab CI
- Fine-tuning