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

Contexte : Dans le cadre du plan stratégique du Groupe BNP Paribas, Growth, Technology, Sustainability le Groupe joue un rôle clé dans la modernisation des Systèmes d'Information et l'accélération de la digitalisation. Pour répondre aux défis de l'innovation et de la sécurité, a été créé le département AI & IT Innovation, chargé de libérer le plein potentiel de l'Intelligence Artificielle pour le Groupe. Le département est composé de six équipes : • L'équipe Innovation Exposition crée et maintient des plateformes d'innovation destinées aux lancements des Proof of Concept (POC) exprimés par les Métiers et les Fonctions. • L'équipe Innovation Factory intervient en support des Métiers et des Fonctions pour accélérer les projets fonctionnels et garantir la bonne gestion et la mutualisation des données. • L'équipe APEX expose les produits autour des solutions collaboratives et assure leur déploiement dans l'ensemble du Groupe. • L’équipe Smart Auto Factory crée et maintient les plateformes nécessaires pour promouvoir et acculturer l'utilisation du RPA, de l’Intelligent Document Processing et du Process Mining tout en maintenant les plates-formes correspondantes. • L’équipe Data Analytics and Management Platforms fournit des plates-formes pour l'analyse, la préparation et la visualisation des données, en soutenant le story-telling et une organisation orientée données. • Le Centre de Compétence en IA (AICC) est chargé de développer et de maintenir les compétences en Intelligence Artificielle. Responsabilités : • Conception et développement des modèles de Machine Learning et Deep Learning adaptés aux besoins métiers. • Mise en place des pipelines d’entraînement et de déploiement robustes et scalables. • Optimisation et industrialisation des modèles en intégrant les meilleures pratiques de MLOps. • Garanti de la qualité, la frugalité et la conformité des modèles développés. • Collaboration avec les équipes de recherche et développement pour intégration des avancées en IA dans les systèmes existants. • Communication et collaboration avec les autres départements et équipes du groupe pour promouvoir l'utilisation de l'IA. Technologies : • Maîtrise des langages et frameworks IA/ML : o Python, Rust, Julia (langages pour IA et performance computationnelle). o Frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers. o Libraries pour le fine-tuning et l’optimisation : PEFT, LoRA, QLoRA, DeepSpeed. • Expérience en NLP et modèles génératifs : o LLMs et agents IA : LLaMA, GPT, Mistral, Mixtral. o Frameworks d’intégration : LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy. o Orchestration d’agents : CrewAI, AutoGen, AgentGPT. o Recherche d’informations augmentée (RAG) : Elasticsearch, OpenSearch, FAISS, Weaviate. • Compétences en MLOps et industrialisation : o CI/CD pour IA : MLflow, DVC, Kubeflow. o Versioning et déploiement de modèles : ONNX. o Monitoring et observabilité : WhyLabs, Arize AI, Prometheus pour l'IA Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, IT et métiers afin d'industrialiser les solutions d'intelligence artificielle et d'assurer leur performance en production. Missions clés : 1. Conception et entraînemen des modèles IA • Sélection des algorithmes adaptés (ML/DL) • Préparation des données d'entraînement • Optimisation des performances des modèles 2. Mise en production des solutions IA • Intégration des modèles dans des applications ou services • Déployement via des pipelines MLOps (CI/CD, monitoring, versioning) 3. Collaboration avec les équipes métiers et techniques • Comprehension des besoins fonctionnels • Traduction des cas d’usage en solutions IA concrètes 4. Garanti de la qualité et de l’éthique des modèles • Évalution des biais, de la robustesse et de la transparence • Documentation des choix techniques et des limites 5. Veille technologique et amélioration continue • Suivi des évolutions en IA (modèles, frameworks, outils) • Testage de nouvelles approches ou architectures

Nous recherchons des consultants techniques certifiés Sinequa pour accompagner nos projets d’intégration et de valorisation de données. Leur mission sera de traiter des cas d’usage métier en exploitant le moteur de recherche Sinequa couplé à des modèles de langage (LLM) afin de générer des réponses IA pertinentes. La certification Sinequa est obligatoire pour accéder aux supports et documentations de l’éditeur. Une expérience confirmée en IA/LLM, notamment dans l’interfaçage ou l’expérimentation de Sinequa avec un LLM, constitue un atout majeur. Les consultants devront faire preuve de rigueur technique, d’une bonne compréhension des enjeux métiers et d’une réelle curiosité pour les innovations en intelligence artificielle.

En tant que Tech Lead IA , vous serez responsable de : Concevoir et piloter l’architecture technique (Cloud AWS) d’une plateforme IA permettant d’extraire, structurer et valoriser l’information issue des contrats. Définir et encadrer les choix technologiques (NLP, LLM, moteurs de recherche intelligents, pipelines de données, etc.). Garantir la robustesse, la scalabilité et la sécurité des solutions mises en place. Encadrer une équipe de data scientists, data engineers et développeurs backend/frontend. Travailler en lien étroit avec les métiers pour transformer les besoins opérationnels en solutions concrètes.

Orcan Intelligence recherche pour l’un de ses clients, un software Engineer senior pour concevoir, développer et déployer une solution stratégique au cœur du système d'information. Cette solution servira d'interface centralisée entre les différentes applications métiers et les Large Language Models (LLM). Missions : Développer l'application d'interface en utilisant principalement le framework .NET. Intégrer les différents LLM et les connecter aux applications existantes du client. Mettre en œuvre les composants liés à l'Intelligence Artificielle. Intervenir sur l'infrastructure pour le déploiement d'une solution Microsoft dédiée et garantir l'opérationnalité dans le Cloud Azure.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Scientist (H/F) , pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de l'énergie . Description 🎯 Contexte Le groupe accélère la production de solutions digitales pour ses activités dans le monde. Dans ce cadre, la Data Factory recherche un Data Scientist expérimenté en LLM et IA Générative pour développer des solutions innovantes et industrielles autour de l’IA agentique et du traitement de données complexes. 🛠️ Missions & Livrables Exploration & PrototypageConcevoir et évaluer des approches IA agentique (LLM + outils/API + code).Expérimenter du fine-tuning ciblé (LoRA, autres techniques) sur données métiers.Comparer rigoureusement RAG / fine-tuning / multi-agents et frameworks (LangChain, LlamaIndex, CrewAI). Conception & Développement Créer des workflows avancés combinant RAG (connaissance), fine-tuning (style), agents (actions). Explorer et mesurer la fiabilité des capacités de raisonnement (Chain-of-Thought, ReAct, etc.). Produire des démonstrateurs fonctionnels et recommandations techniques. Contributions transverses Participer aux CoP (communautés de pratique) et rituels de squads. Contribuer à la conception/maintenance d’outils et packages communs. Challenger la vision de l’équipe et participer à la roadmap IA.

Dans le cadre d’un vaste programme de transformation digitale et d’adoption de l’intelligence artificielle à l’échelle du groupe , le client met en place une plateforme d’agents IA reposant sur des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des modèles LLM (Large Language Models) . Cette plateforme vise à permettre aux métiers d’exploiter pleinement les technologies de l’IA générative pour accélérer l’innovation, automatiser les processus et valoriser la donnée interne. L’ Architecte Solution IA interviendra comme référent technique au sein des feature teams pour concevoir et industrialiser des solutions IA scalables et pérennes . Missions principales Concevoir et documenter des architectures IA basées sur des approches RAG et multi-agents . Accompagner les équipes sur la mise en production, la sécurité et l’industrialisation des solutions IA. Faire évoluer l’architecture de la plateforme et des briques de gestion des agents (catalogue, authentification, supervision) . Contribuer à la formalisation des patterns d’architecture et aux études transverses liées à la stratégie IA du groupe. Collaborer avec les architectes Cloud, Data et Sécurité pour garantir la cohérence technique globale. Participer à la qualification des besoins IA métiers et à la priorisation des solutions à forte valeur ajoutée.

Contexte Nous sommes à la recherche d'un chef de projet confirmé avec une expérience significative pour notre client dans des environnements IA, data science ou tech-driven. Vous serez en charge de coordonner des projets complexes intégrant des technologies de pointe (GenAI, LLMs, RAG, Machine Learning) et impliquant des équipes pluridisciplinaires (Product Owners, Data Scientists, AI Engineers, pays). Mission - Définir et piloter les roadmaps projets en lien avec la stratégie IA. - Assurer la coordination multi-équipes et multi-pays (tech, business, data, PO). - Garantir le suivi opérationnel : livrables, planning, ressources, budget et risques. - Mettre en place et animer la gouvernance et le reporting auprès des sponsors. - Accompagner le déploiement et l’adoption des solutions GenAI à l’échelle. - Contribuer à la vulgarisation et la pédagogie auprès des parties prenantes.

En tant que Développeur Sinequa LLM, vous interviendrez sur : Le développement, la configuration et l’intégration de solutions Sinequa. L’optimisation et le déploiement de modèles LLM au sein de l’écosystème Sinequa. La mise en place et l’évolution des pipelines de données. La gestion et le tuning des connecteurs et des index. La contribution à l’amélioration continue des performances et de la pertinence des moteurs de recherche. La rédaction de la documentation technique et fonctionnelle. Le support technique auprès des équipes internes.

Le consultant interviendra comme Senior Machine Learning Engineer , avec un rôle clé dans la conception, le développement et le déploiement de solutions ML appliquées aux magasins Decathlon dans le monde entier. Domaines d’application : Computer Vision LLMs (Large Language Models) Prévision de séries temporelles (time series forecasting) Détection d’anomalies Role: Concevoir, développer et déployer des modèles ML de bout en bout (MVP et production industrialisée). Travailler avec de larges datasets : qualité, preprocessing, feature engineering. Optimiser les performances des modèles et industrialiser via les pratiques MLOps . Contribuer à des projets innovants (vision, NLP, forecasting, anomalies). Assurer une veille continue sur les algorithmes et outils ML. Collaborer pour transformer les besoins en solutions scalables. Mentorer les profils juniors (DS, AI engineers).

Au sein de l’équipe Digital Data , vous contribuerez en mettant la donnée et l’IA au service de la performance opérationnelle et de l’expérience client. Localisation : Lille ou Paris (hybride possible) Langue : Anglais requis (communication quotidienne dans un contexte international) Démarrage : dès que possible Type de mission : longue durée / temps plein Vos missions En tant que Senior Machine Learning Engineer , vous serez en première ligne pour concevoir, construire et déployer des produits IA de nouvelle génération pour les magasins Decathlon à l’échelle mondiale. Vous interviendrez notamment sur des problématiques de vision par ordinateur, LLMs, prévisions et détection d’anomalies . Responsabilités principales : Concevoir, développer et déployer des modèles ML de bout en bout (MVP et production). Piloter des projets en Computer Vision, LLM, séries temporelles, détection d’anomalies . Collaborer avec les Product Managers, ingénieurs et experts métier pour transformer les besoins en solutions IA robustes et scalables. Travailler sur des jeux de données massifs , en garantissant la qualité, le prétraitement et le feature engineering. Optimiser la performance des modèles et les déployer en production selon les bonnes pratiques MLOps . Explorer et tester de nouveaux algorithmes et outils du monde IA/ML. Encadrer et accompagner des profils plus juniors (Data Scientists / AI Engineers).

Contexte et objectifs de la mission : Le client recherche un Data Scientist / Data Engineer confirmé disposant d’une expérience éprouvée en Data Science, en Large Language Models (LLMs) et dans l’utilisation avancée de LangChain et LangGraph. Le candidat participera à la conception, l’optimisation et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle sur une stack Azure Fabric, Docker et App Container Services, incluant des modèles multimodaux et de Computer vision. Missions : • Concevoir, entraîner et déployer des modèles prédictifs et explicatifs (Machine Learning, Deep Learning). • Développer et maintenir des pipelines de données performants sur Azure Fabric. • Conteneuriser et orchestrer les modèles via Docker et App Container Services. • Implémenter et automatiser des workflows complexes via n8n. • Intégrer et exploiter des LLMs (fine-tuning, RAG, GraphRAG) dans des environnements de production. • Développer des solutions avancées à l’aide de LangChain et LangGraph pour la création d’agents intelligents et d’applications IA. • Mettre en œuvre des modèles multimodaux (texte, image, audio, vidéo) et de computer vision. • Concevoir des interfaces de visualisation et d’interaction via Streamlit. • Exploiter des LLMs Azure OpenAI et des modèles open source (Mistral, Llama, etc.) via Hugging Face. • Garantir la qualité, la robustesse et la documentation du code et des modèles. Compétences essentielles et expérience • Automatisation & Orchestration : n8n • LLMs & IA Générative : fine-tuning, RAG, GraphRAG, LangChain, LangGraph, modèles multimodaux, Azure OpenAI, Hugging Face, LLMs open source • Machine Learning / Deep Learning : Régression linéaire et non linéaire, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, CNN, RNN, Transformers, Computer Vision • Cloud & Conteneurisation : Azure Fabric, Docker, App Container Services • Langages : Python, SQL • Frameworks & Outils : Streamlit, FastAPI, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow Profil recherché • Bac+5 (Master / Ingénieur) en Data Science • Minimum 5 ans d’expérience en Data Science et Data Engineering. • Expérience éprouvée dans la mise en production de LLMs et l’usage de LangChain / LangGraph. • Bonne maîtrise des LLMs open source et Azure OpenAI via Hugging Face. • Solides compétences en modélisation prédictive, automatisation et industrialisation de modèles IA. • Esprit analytique, rigueur et autonomie.