Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Large Language Model (LLM) à Lyon

Notre client dans le secteur Assurance recherche un AI Engineer H/F Descriptif de la mission: Mission : Concevoir, prototyper, industrialiser et maintenir des systèmes d'IA (RAG, agents IA, etc.) ainsi que la stack technique associée. Responsabilités principales : ● Prototypage : Évaluer et comparer les outils (outils d'agents IA, bases de données vectorielles, etc.) et les modèles pour choisir les plus pertinents selon les cas d’usage du client. Concevoir et configurer des solutions d’IA (agents IA, systèmes RAG, fine-tuning de LLM, modèles d’embeddings, etc.) pour automatiser les processus métier. Tester et itérer rapidement avec les équipes métier pour valider la faisabilité. ● Itérations avec les métiers : Travailler avec les équipes métier pour faire évoluer la documentation et les ressources contextuelles utilisées par les agents IA. Faire évoluer les workflows des agents et leurs prompts afin de répondre aux besoins métier et d’atteindre nos indicateurs de succès. ● Déploiement : Déployer des agents IA / LLM en production, et créer des intégrations robustes et scalables avec Salesforce, Covergo, Diabolocom, etc. Construire et maintenir des outils d’observabilité (logs et monitoring) sur la stack IA. ● Conformité / Sécurité : Garantir que les systèmes d’IA respectent les meilleures pratiques de sécurité. Compétences : Solides compétences en ingénierie / développement (Python, intégration d’API, gestion des erreurs). Bonne maîtrise pratique des outils d’automatisation multi-agents (N8N, Langchain, AI Crew) et des concepts associés (outils, contexte/RAG, serveur MCP, bases de données vectorielles, etc.), avec capacité à déployer des agents IA en production. Excellente expertise sur les modèles LLM et les fournisseurs (OpenAI/GPT, Google/Gemini, Anthropic/Claude, Mistral/Chat) ainsi qu’en ingénierie de prompt. Expérience en fine-tuning de modèles et en implémentation de systèmes RAG. Solides compétences en DevOps (containerisation & orchestration, monitoring & observabilité, sécurité & gestion des accès, CI/CD) et en LLMOps. Familiarité avec la plateforme cloud AWS et les produits liés à l’IA (SageMaker, Bedrock, Amazon Q, etc.). Esprit d’expérimentation et de "hacking", avec une forte volonté d’avoir un impact concret et d’itérer rapidement. Compétences / Qualités indispensables: LLM,Python,RAG,DevOps,AWS

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Ingénieur Data / ML Sénior (H/F) à Lyon, France. Contexte : Contexte : Dans le cadre de sa stratégie Data et Intelligence Artificielle, notre organisation souhaite renforcer l’équipe Data Science centrale. Après une première phase de conception et de mise en œuvre de solutions GenAI critiques (Flux & Prestations), nous entrons désormais dans une étape clé d’industrialisation, de stabilisation et de montée en échelle. Les projets sont à forte visibilité auprès des instances dirigeantes. Ils nécessitent la mise en place de KPIs clairs et fiables pour piloter la valeur business, tout en assurant la robustesse et la pérennité technique des solutions. Démarrage souhaité : dès que possible. Les missions attendues par le Ingénieur Data / ML Sénior (H/F) : Mission : Définir, formaliser et mettre en place les KPIs de suivi et de pilotage des solutions GenAI (qualité, performance, volumétrie, business impact). Industrialiser les projets GenAI Flux & Prestations avec un focus sur les aspects KPI et pilotage. Assurer le support opérationnel et garantir la stabilité, scalabilité et observabilité des pipelines en production. Améliorer la qualité, la testabilité et la documentation des pipelines de données. Appuyer techniquement l’équipe sur les autres sujets stratégiques de la roadmap (fraude, CEX, data pipelines). Encadrer et accompagner les juniors dans la mise en place de bonnes pratiques et de rituels qualité. Livrables attendus (2 à 4 mois) : Mise en place d’un cadre de pilotage par les KPIs pour Flux & Prestations (qualité des données, performance technique, usage et impact business). Industrialisation et sécurisation des déploiements GenAI en production. Refactoring du code pour séparation Flux / Prestations avec librairie commune. Amélioration du logging, traçabilité des erreurs et enrichissement des métriques de suivi. Mise en place de tests unitaires/intégration critiques et correction de la CI/CD si nécessaire. Documentation technique, rétro-ingénierie des règles existantes et rédaction de runbooks opérationnels. Appui ponctuel sur les autres projets critiques de la roadmap (fraude, CEX, pipelines data) sur les 6 prochains mois.