Mission freelance Ingénieur IA Générative & MLOps H/F

Dans le cadre de l’accélération de nos initiatives IA en 2026, nous développons une capacité avancée autour de l’IA générative, de la gestion des modèles, de la contextualisation métier et de l’optimisation des opérations.
Nous recherchons un expert IA Générative capable d’accompagner les équipes techniques, OPS, Data et Métier dans la conception, l’industrialisation et la sécurisation de nos solutions IA.

• Concevoir, entraîner, ajuster et déployer des modèles IA générative (LLM, agents, RAG…).

• Définir et mettre en œuvre l’architecture IA sur les plateformes internes : Mistral, Ferme GPU, environnements containers.

• Concevoir des composants IA réutilisables : pipelines modèles, agents, microservices IA.

• Mettre en place et optimiser les pipelines MLOps : entraînement, évaluation, CI/CD, monitoring, governance.

• Participer à l’automatisation et l’augmentation des rôles existants (UC concepteur, testeur, OPS augmentés).

• Garantir la qualité, la robustesse et la reproductibilité des modèles.

• Exploiter et transformer la donnée existante pour optimiser la contextualisation LBP (RAG, embeddings, features).

• Superviser les phases de data cleansing, normalisation et structuration.

• Proposer des stratégies pour enrichir et exploiter les données métiers.

• Analyser et corriger les résultats obtenus par les modèles.

• Réaliser du tuning, prompting avancé, réglage hyperparamétrique, distillation, pruning.

• Suivre en continu les performances et proposer des améliorations.

• Appliquer les exigences de sécurité IA, privacy by design, gestion des risques.

• Optimiser les coûts GPU / calcul / stockage dans une logique FinOps.

• Contribuer à la démarche RSE IA responsable : transparence, biais, sobriété.

• Très bonne maîtrise des modèles IA générative (LLM, diffusion, agents).

• Compétences solides en MLOps : CI/CD, monitoring, orchestration de pipelines.

• Maîtrise Python, frameworks IA (PyTorch, Transformers, LangChain, vLLM…).

• Connaissance des architectures GPU (Nvidia, CUDA, quantization…).

• Expérience avec des plateformes IA : Mistral, HuggingFace, Azure ML, Kubeflow…

• Bonne compréhension des enjeux sécurité, éthique, RSE, FinOps.

• Expertise en data engineering et data transformation.

• Vision architecturale, approche solution et capacité à structurer.

• Travail en transversal : Dev, OPS, Data, Sécurité, Métiers.

• Pédagogie, vulgarisation, leadership technique.

• Sens de l’innovation, veille permanente, autonomie forte.