Mission freelance Expert IA / ML Engineer Freelance – Architecture Agentique & LLMs

Contexte

Notre client développe une plateforme SaaS B2B innovante destinée à transformer les processus de prospection et de développement commercial.

Le produit est déjà largement avancé :

• Front-end développé et opérationnel

• APIs en production

• Architecture technique en place

• Forte traction marché et lancement commercial imminent

L'enjeu consiste désormais à concevoir et industrialiser la couche IA qui constituera le cœur de la proposition de valeur du produit.

L'objectif est de permettre aux utilisateurs d'obtenir, à partir d'un simple nom d'entreprise, une analyse enrichie comprenant :

• Les informations clés sur l'entreprise

• Les contacts décisionnaires pertinents

• Une stratégie d'approche personnalisée

• Des contenus commerciaux générés et contextualisés

Mission

Nous recherchons un Expert IA / ML Engineer Freelance capable de concevoir, développer et mettre en production une architecture agentique robuste, scalable et maintenable.

Vous interviendrez notamment sur :

Orchestration multi-agents

• Conception de systèmes multi-agents complexes

• Gestion des dépendances et interactions entre agents

• Orchestration de workflows IA

• Gestion des traitements asynchrones

Architecture agentique

• Gestion des mécanismes de retry et fallback

• Résilience et observabilité des traitements

• Optimisation des performances et des coûts liés aux LLMs

• Structuration de pipelines IA industrialisés

Mémoire agentique

• Mémoire court terme (working memory)

• Mémoire long terme

• Mémoire sémantique et épisodique

• Gestion et optimisation des bases vectorielles

RAG & Retrieval

• Chunking

• Embeddings

• Retrieval

• Re-ranking

• Évaluation de pertinence

• Optimisation de la qualité des réponses

Expérience conversationnelle

• Conception d'architectures conversationnelles

• Développement d'interfaces de chat IA

• Gestion du contexte utilisateur

• Tool calling et intégrations externes

Qualité logicielle

• Architecture Python maintenable

• Typage strict avec Pydantic

• Tests unitaires et d'intégration

• Documentation technique

• Bonnes pratiques de développement et de mise en production

Environnement technique

• Python 3.11+

• FastAPI

• Pydantic v2

• Instructor

• LlamaIndex ou LangChain

• APIs LLM (Anthropic / Claude principalement)

• PostgreSQL + pgvector

• Redis

• Docker