Prestation de développement IA/ MLOps (F/H)
via FreelanceRepublikSaaS B2BPubliée il y a 1 semaine
~ 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 · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 10 novembre 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.
- 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 (19 missions), MLOps (106 missions), RAG (234 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Séniorité non précisée par l'annonce · Comment ces repères sont calculés
La mission
Au sein de la direction Produit et Technologies, vous rejoindrez une équipe transversale dédiée à l’intelligence artificielle et contribuerez au développement de solutions pour les offres d’information. Votre mission couvrira notamment l’IA générative, les architectures de grands modèles de langage, les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), le traitement automatique du langage et la transcription audio. Vous développerez et exposerez des services métiers par API, notamment pour la transcription, la classification d’articles et de commentaires, la création de titres optimisés pour le référencement et la contextualisation. Vous concevrez des architectures LLM et des solutions RAG reposant sur des modèles d’embeddings et des bases vectorielles. Vous assurerez aussi le déploiement en production avec Docker, Kubernetes et des pipelines d’intégration et de déploiement continus. Enfin, vous suivrez et évaluerez la qualité des modèles avec MLflow, notamment au moyen de jeux de données de référence, d’évaluations automatisées et du suivi de l’évolution des prompts.
Compétences attendues
Indispensables
- MLOps
- RAG
- LLM
- Docker
- Kubernetes
- MLflow


