Responsabilités principales
Concevoir et déployer des features IA
Construire des pipelines de traitement de données
Industrialiser et monitorer les applications / services (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur).
Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps :
suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité.
Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions.
Compétences techniques attendues
IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation,
Agents & orchestration
Machine learning / Deep learning
Traitement de données non structurées:
PDF/Images
Ingénierie & industrialisation
Langages :
Python avancé, SQL.
APIs :
conception et intégration
Data pipelines :
orchestration, streaming, feature stores.
MLOps/LLMOps :
CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online.
Sécurité & conformité :
gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage).
Bonnes pratiques de dev
Structuration des projets, templates, documentation vivante.
Stratégie de tests
Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques.
Free-Work
Lille 59
Autre(s)
Freelance
100000€ par an 100000
