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Mission freelance AI Engineer / GenAI & MLOps SENIOR

Paris

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Publiée le 09/15/2026

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Contexte

Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, notre client recherche un AI Engineer spécialisé en IA Générative et MLOps pour rejoindre une équipe IT Data & IA.

L’équipe intervient sur des projets IA à destination des directions métiers et accompagne le développement, l’industrialisation et le déploiement de solutions d’Intelligence Artificielle dans un environnement Cloud AWS.

Mission

En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA, de la conception jusqu’à leur mise en production.

Vos principales responsabilités seront :

  • Être le référent technique IA auprès des chefs de projets, développeurs, architectes et équipes métiers.

  • Concevoir et développer des solutions d’IA et d’IA Générative de bout en bout.

  • Développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM, RAG et systèmes d’agents.

  • Intégrer des solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes.

  • Déployer et mettre à l’échelle des modèles et applications IA en environnement Cloud.

  • Participer à la mise en place et à l’évolution du socle AI / MLOps : déploiement, monitoring, assets, produits IA et CI/CD.

  • Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Scientists et les accompagner jusqu’à la production.

  • Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, de sécurité, de monitoring et d’industrialisation des projets IA/ML.

  • Contribuer au respect des normes et exigences du Groupe, notamment en matière de RGPD et AI Act.

  • Assurer une veille technologique sur les nouvelles technologies d’IA Générative, d’agents et de MLOps.

Profil recherché

Nous recherchons un profil AI Engineer / GenAI Engineer / ML Engineer disposant d’une expérience significative en développement et industrialisation de solutions IA.

Compétences indispensables
  • Python expert.

  • Minimum 1 an d’expérience en IA Générative.

  • Expérience concrète de mise en production et passage à l’échelle de solutions IA.

  • Solides connaissances en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative.

  • Maîtrise des concepts et technologies RAG, LLM, Fine-tuning et Reasoning.

  • Expérience avec les systèmes d’agents et multi-agents, l’orchestration et le monitoring.

  • Maîtrise de AWS, notamment idéalement :

    • S3

    • SageMaker

    • Bedrock

    • Lambda

    • API Gateway

    • OpenSearch

    • ECS / EKS / EC2

  • Maîtrise des pratiques MLOps / DevOps :

    • Docker

    • Kubernetes

    • GitLab

    • MLflow

    • Airflow

    • Artifactory

    • APIs

  • Très bonne maîtrise de l’écosystème Python :

    • LangChain

    • LangGraph

    • Transformers

    • PyTorch

    • TensorFlow

    • Scikit-learn

    • Pandas

    • Hugging Face

  • Connaissance des bases de données SQL / NoSQL et notamment des bases vectorielles :

    • OpenSearch

    • Redis

    • PGVector

  • La connaissance de technologies telles que MCP, A2A, Guardrails et Deep Agents est un réel plus.

Environnement technique

Python – AWS – SageMaker – Bedrock – LangChain – LangGraph – LLM – RAG – Agents / Multi-Agents – Hugging Face – Transformers – PyTorch – TensorFlow – Scikit-learn – Docker – Kubernetes – GitLab – MLflow – Airflow – OpenSearch – Redis – PGVector – MLOps

Expérience souhaitée

Une première expérience dans le secteur bancaire ou financier est fortement appréciée.

Une bonne maîtrise des méthodologies Agile est également attendue.

Soft skills

Nous recherchons une personne :

  • Rigoureuse, autonome et organisée.

  • Orientée delivery et résultats.

  • Capable de travailler en équipe et d’interagir avec des interlocuteurs techniques et métiers.

  • Dotée d’un bon esprit d’initiative et d’un sens du pragmatisme.

Profil recherché

Profil recherché

Nous recherchons un profil AI Engineer / GenAI Engineer / ML Engineer disposant d’une expérience significative en développement et industrialisation de solutions IA.

Compétences indispensables
  • Python expert.

  • Minimum 1 an d’expérience en IA Générative.

  • Expérience concrète de mise en production et passage à l’échelle de solutions IA.

  • Solides connaissances en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative.

  • Maîtrise des concepts et technologies RAG, LLM, Fine-tuning et Reasoning.

  • Expérience avec les systèmes d’agents et multi-agents, l’orchestration et le monitoring.

  • Maîtrise de AWS, notamment idéalement :

    • S3

    • SageMaker

    • Bedrock

    • Lambda

    • API Gateway

    • OpenSearch

    • ECS / EKS / EC2

  • Maîtrise des pratiques MLOps / DevOps :

    • Docker

    • Kubernetes

    • GitLab

    • MLflow

    • Airflow

    • Artifactory

    • APIs

  • Très bonne maîtrise de l’écosystème Python :

    • LangChain

    • LangGraph

    • Transformers

    • PyTorch

    • TensorFlow

    • Scikit-learn

    • Pandas

    • Hugging Face

  • Connaissance des bases de données SQL / NoSQL et notamment des bases vectorielles :

    • OpenSearch

    • Redis

    • PGVector

  • La connaissance de technologies telles que MCP, A2A, Guardrails et Deep Agents est un réel plus.

Environnement technique

Python – AWS – SageMaker – Bedrock – LangChain – LangGraph – LLM – RAG – Agents / Multi-Agents – Hugging Face – Transformers – PyTorch – TensorFlow – Scikit-learn – Docker – Kubernetes – GitLab – MLflow – Airflow – OpenSearch – Redis – PGVector – MLOps

Environnement de travail

Profil recherché

Nous recherchons un profil AI Engineer / GenAI Engineer / ML Engineer disposant d’une expérience significative en développement et industrialisation de solutions IA.

Compétences indispensables
  • Python expert.

  • Minimum 1 an d’expérience en IA Générative.

  • Expérience concrète de mise en production et passage à l’échelle de solutions IA.

  • Solides connaissances en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative.

  • Maîtrise des concepts et technologies RAG, LLM, Fine-tuning et Reasoning.

  • Expérience avec les systèmes d’agents et multi-agents, l’orchestration et le monitoring.

  • Maîtrise de AWS, notamment idéalement :

    • S3

    • SageMaker

    • Bedrock

    • Lambda

    • API Gateway

    • OpenSearch

    • ECS / EKS / EC2

  • Maîtrise des pratiques MLOps / DevOps :

    • Docker

    • Kubernetes

    • GitLab

    • MLflow

    • Airflow

    • Artifactory

    • APIs

  • Très bonne maîtrise de l’écosystème Python :

    • LangChain

    • LangGraph

    • Transformers

    • PyTorch

    • TensorFlow

    • Scikit-learn

    • Pandas

    • Hugging Face

  • Connaissance des bases de données SQL / NoSQL et notamment des bases vectorielles :

    • OpenSearch

    • Redis

    • PGVector

  • La connaissance de technologies telles que MCP, A2A, Guardrails et Deep Agents est un réel plus.

Environnement technique

Python – AWS – SageMaker – Bedrock – LangChain – LangGraph – LLM – RAG – Agents / Multi-Agents – Hugging Face – Transformers – PyTorch – TensorFlow – Scikit-learn – Docker – Kubernetes – GitLab – MLflow – Airflow – OpenSearch – Redis – PGVector – MLOps

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20 - 99 salariés
Cabinet de conseil
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