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

Nous recherchons un·e Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Retail composée de 5 Data Scientists, afin de contribuer à l’optimisation et au développement de solutions IA dédiées à l’amélioration du ciblage clients et à la performance des produits. Missions principales Suivre techniquement le développement de solutions data & IA orientées Retail (segmentation, ciblage, scoring…). Participer à l’amélioration continue des modèles existants : recommandations produits, recherche produits, sentiment analysis, scoring, etc. Proposer des approches robustes pour optimiser la performance des modèles et la qualité des livrables. Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les enjeux et traduire les besoins en solutions concrètes. Réaliser la revue de code, assurer la qualité technique et contribuer aux bonnes pratiques. Compétences requises Expertise en développement, déploiement et revue de code (pratiques clean code, MLOps, CI/CD). Expérience solide en prompting et utilisation de modèles LLM. Maîtrise des environnements Cloud, particulièrement Google Cloud Platform et ses outils associés (Dataproc, BigQuery, Vertex AI). Capacité à comprendre les besoins business et à y répondre efficacement via des solutions data performantes. Autonomie, rigueur, sens du collectif, capacité à évoluer dans un environnement agile.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Expert MLOPS" pour un client dans le secteur de la finance Description 🎯 Contexte de la Mission L'environnement de travail : Le Lab Data Vous rejoindrez le Lab Data d'un acteur majeur dans son secteur, une équipe clé dont le périmètre d'action et l'impact ont considérablement augmenté. Ce Lab est au cœur de la stratégie data et IA de l'entreprise, agissant comme le moteur de l'accessibilité et de l'exploitation avancée des données ( Data Mesh et Data Lake ). L'équipe est responsable de la construction du magasin Workspace pour rendre accessibles les données et les analytics . Les Enjeux L'équipe est en pleine phase d'accélération ( Go-to-Market ) et gère actuellement une forte croissance, avec plus de 60 agents et modèles en production . L'objectif principal est de professionnaliser l'industrialisation des modèles et des agents IA. L'enjeu est critique : améliorer la vitesse et la maturité du suivi de production pour répondre à l'augmentation des utilisateurs, garantir une performance et une fiabilité irréprochables, et maintenir un onboarding rapide des nouvelles initiatives. 🚀 Missions Principales En tant qu' Expert MLOps , vous jouerez un rôle stratégique dans l'industrialisation, l'orchestration et l'opérationnalisation de la plateforme. Industrialisation des Agents et Modèles (MLOps & LLM Ops) : Définir et implémenter le ML Lifecycle Management complet (entraînement, versioning, déploiement continu et monitoring) pour tous les modèles et agents en production. Mettre en œuvre les processus LLM Ops spécifiques à l'industrialisation des Grands Modèles de Langage et des architectures avancées basées sur des agents. Orchestration et Opérationnalisation : Concevoir et maintenir les architectures d'orchestration basées sur Kubernetes . Assurer la connectivité du Data Lab, notamment via les connecteurs Spark et Workspace , et garantir la consommation des analytics par API . Soutenir l'exploitation de la Plateforme Agentique (ex. : Agent Orchestrator, Agent Catalog ) et des composants IA et Data Viz ( Elastic Search, Power BI ). Performance et Observabilité : Mener des actions pour accélérer la performance et l'exécution des flux de production. Mettre en place un système d' Observabilité avancé (critique pour cette mission) pour le suivi et l'amélioration continue de la qualité, de la stabilité et de la performance des modèles déployés. Montée en Compétence : Agir comme Professional Service en apportant votre expertise pour élever le niveau de maturité technique de l'équipe ( step up ) sur les meilleures pratiques MLOps.

La prestation consistera à : · Du Product Ownership et de la coordination entre autres pour poursuivre un projet concernant la mise en place de modèle des User needs sur les offres d’information intégrant des solutions d'intelligence artificielle (IA), depuis la R&D jusqu’à la mise en production. · Un cadrage du périmètre fonctionnel, la définition et le suivi de la roadmap /release plan, la définition des KPI produit et son suivi, sa réalisation de la conception jusqu'à la mise en production, dans le respect des obligations réglementaires, des procédures, des budgets et des normes de qualité tout en s’assurant d’une parfaite documentation des fonctionnalités développées Livrables attendus durant la prestation : · Identification, priorisation et spécification des besoins utilisateurs · Rédaction des spécifications fonctionnelles et des tests d’acceptation. · Rédaction des User Stories, mise en place & et suivi du backlog produit · Rédaction et maintien de la documentation sur les sujets d’IA liés à sa mission (Confluence) · Coconstruction des objectifs et de la roadmap avec les Product Manager et les équipes · Priorisation & suivi des développements dans le respect de la roadmap · Animation ou coanimation des ateliers de conception, en collaboration avec un UX designer si nécessaire · Recette fonctionnelle des développements sur la plateforme, en lien avec le responsable qualité de l’équipe ou en autonomie le cas échéant · Propositions d’évolutions dans le respect des objectifs et des KPIs · Interface avec tous les interlocuteurs du projet (équipes techniques, graphiques, journalistes, équipes marketing et partenariats, équipes support, équipes juridiques, partenaires, etc) · Participation aux cérémonies agiles avec les différentes équipes intervenant sur le projet (rétrospective, démo, refinement, tres amigos, sprint planning, etc.) · Participation à la sélection de solutions adéquates avec l’équipe technique · Communication au reste de l’équipe et aux sponsors sur l’avancement des développements et la planification des évolutions autour, entre autres, du projet User needs sur le scope des offres d’information · Instruction des alertes (avec proposition de mise en place de plans de correction ou contournement) pour tout événement susceptible de remettre en cause les objectifs, le planning ou le budget · Livraison du projet ou des itérations produit et garantie de sa conformité · Réalisation de documents support (règles métier, roadmaps, présentations, benchmarks, etc) · Veille technologique et concurrentielle

Missions Développer et structurer du code Python de qualité (tests, environnements, API). Construire des pipelines IA autour de modèles LLM (Large Language Models). Mettre en œuvre des systèmes RAG (Retrieval Augmented Generation) pour connecter l’IA aux données internes. Concevoir des agents IA (planification, outils, actions) avec des frameworks spécialisés. Déployer les solutions sur Google Cloud Platform et ses services IA (Vertex AI). Intégrer l’IA dans des environnements de production : authentification, monitoring, connecteurs métier. Collaborer avec les équipes data, produit et engineering pour industrialiser les solutions.

Contexte Au sein d’ un leader Cloud , la Unit a pour mission de développer et d’intégrer les outils IT qui soutiennent la digitalisation du parcours client . Vous rejoindrez une squad dédiée à la stack et à l’architecture de la console d’administration des produits et services — un environnement stratégique et en constante évolution. Mission Dans le cadre de la modernisation de la plateforme, la mission consiste à poursuivre la migration de la stack actuelle AngularJS vers React / TypeScript . À ce jour, environ 30 % de la codebase a déjà été migrée (ainsi que tous les nouveaux produits). Vous contribuerez à : Finaliser la migration technique vers la stack React/TypeScript ; Améliorer et moderniser les interfaces utilisateur vieillissantes pour certains produits ; Participer à la conception et au maintien des librairies de composants React mutualisées ; Collaborer avec les équipes produit afin d’assurer la cohérence technique, fonctionnelle et visuelle. Innovation & Intelligence Artificielle Un POC prometteur a récemment été mené autour de l’usage de l’IA agentique dans le processus de migration : Génération du plan de migration par un agent LLM , Exécution automatisée des migrations de features, Intervention humaine pour affiner et valider le résultat final selon des standards précis. Le consultant aura donc un rôle clé dans la poursuite et l’industrialisation de cette approche innovante. Une solide compréhension des principes de l’IA et de son application dans un contexte de développement logiciel assisté par agent est indispensable.

Vorstone cherche un Expert/Architecte technique IA/ GenAI pour un client basé à Paris Contexte de la mission Dans le cadre de son accélération sur l’Intelligence Artificielle et l’IA Générative, un groupe industriel international de premier plan recherche un Staff Engineer /Expert technique IA/ GenAI (H/F) pour renforcer ses équipes AI Activation. La mission consiste à accompagner plusieurs projets IA stratégiques (Data, Machine Learning, LLM, RAG…) tout en contribuant à la mise en place d’un cadre technique commun pour assurer la cohérence, la sécurité et la scalabilité des initiatives IA du groupe. Le Staff Engineer/ Expert technique / Architecte technique IA/ GenAI agira comme référent technique transverse, garant des bonnes pratiques d’ingénierie et de la qualité des solutions déployées dans l’écosystème IA. Objectifs et livrables Accompagner et encadrer techniquement plusieurs projets IA / GenAI, de la conception à la mise en production. Définir et promouvoir les bonnes pratiques techniques (MLOps, LLMOps, DevSecOps, cloud architecture). Concevoir des architectures de référence pour les solutions IA, en veillant à leur sécurité, leur scalabilité et leur maintenabilité. Industrialiser les approches IA : création de pipelines, intégration CI/CD, automatisation et monitoring. Assurer la cohérence technique entre les différents projets IA du groupe. Participer à la construction du socle commun (“AI Platform”) sur lequel s’appuient les équipes projet. Encadrer et accompagner les ingénieurs data, ML et software dans la montée en compétence. Effectuer une veille active sur les outils et technologies IA émergentes (LLM, RAG, orchestrateurs, vector DB, etc.).

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

Pour un acteur en assurance, le prestataire interviendra en tant que Product Manager IA Générative, à l’interface entre les équipes techniques (Data, IT, Architecture, Sécurité) et les directions métiers. Il/elle aura pour mission de : Structurer la vision cible de la plateforme IA Gen, notamment en run (SLA, architecture, sécurité, scalabilité, UX, conformité, gouvernance). Nourrir la roadmap produit de la plateforme et des composants associés (LLM Gateway, RAG, agents, etc.). Identifier, cadrer et prioriser des cas d’usage IA à fort impact métier, en lien avec les directions concernées (RH, DOCC, DD, Achats, etc.). Accompagner les équipes dans l’appropriation des briques IA et l’industrialisation des usages. Ce rôle nécessite une forte capacité de projection, une compréhension fine des enjeux IA, et un leadership transverse permettant de faire émerger des convictions. Livrables : 1. Gouvernance & pilotage produit Production des supports de pilotage et des comptes rendus. Suivi des jalons techniques et métiers (MEP, MVP, industrialisation). 2. Vision produit & construction de la valeur Définition des features de la plateforme IA Gen (RAG, agents, supervision, sécurité, UX…). Appropriation des composants techniques (LLM Gateway, reranker, VPCE, etc.). Participation active aux phases de recette fonctionnelle. Évaluation de la pertinence métier et des enjeux éthiques des cas d’usage. Veille IA Générative et coordination des contributeurs internes. 3. Structuration du delivery Construction et mise à jour de la roadmap produit. Coordination avec les équipes Data, IT, Sécurité, Architecture. Suivi des risques, qualité, conformité (IA Act, DRG-Secop…). 4. Délivrer des cas d'usages précis pour les métiers en lien avec l'équipe data science

Nous souhaitons renforcer la sécurité de solutions IA afin de garantir la protection optimale des données et prévenir les potentielles vulnérabilités. Cette demande vise à intégrer un consultant avec une expérience de la sécurisation des solutions IA Gen et de la gestion des risques de fiabilité et de sécurité : Élaborer et mettre en oeuvre des stratégies de sécurisation. Paramétrer les premiers systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA générative. Il s'agit d'un accompagnement très opérationnel, en interaction avec les équipes de Data et IA enginieering, de nos architectes IA et de nos équipes de sécurité opérationnelles. L'expert s'intégrera notamment dans l'équipe produit "plateforme IA Gen" déjà en place en charge du chantier pour couvrir ces aspects sur lesquels sont expertises est attendue. La mission inclut : L'évaluation des solutions existantes en termes de sécurité. La proposition et mise en oeuvre des améliorations concrètes. Le paramétrage des systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA. La création de protocoles de sécurité et mise en place des mesures immédiates. La formation des équipes internes aux bonnes pratiques de sécurité en IA. Un accompagnement pendant la mise en oeuvre des recommandations. Les livrables incluent : Des scénarios de tests Des composants et des process de sécurisation des IA Gen, notamment par Guardrailing, paramétrés et opérationnels Des rapports d'évaluation de performances Des composants et des process automatiques d'évaluation de performances des mécanismes de sécurisation Des composants d'automatisations de systèmes de sécurisation paramétrés et opérationnels.

Nous recherchons un Expert Sinequa certifié pour intervenir sur un projet stratégique autour de l’intégration d’un moteur de recherche intelligent capable de s’interfacer avec un LLM (Large Language Model) . La mission s’inscrit dans une démarche d’innovation autour de la recherche cognitive et de la valorisation des données via l’IA. Responsabilités : Configurer et optimiser la solution Sinequa (solution française / Chaps Vision). Concevoir et maintenir l’ architecture d’interfaçage entre Sinequa et un LLM (RAG, GPU, pipelines d’inférence, etc.). Travailler sur la mise en œuvre d’une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) . Assurer la connexion et la compatibilité de la solution avec l’environnement Azure / Cloud Microsoft . Collaborer avec les équipes IA, Data et Infrastructure pour garantir la performance et la sécurité de la solution.

Nous recherchons un AI Engineer Azure confirmé pour le compte d’un grand groupe dans le cadre d’un projet stratégique autour de l’IA Générative . La mission consiste à concevoir et développer des solutions d’assistants IA en exploitant les services avancés de la plateforme Microsoft Azure . 🎯 Vos missions principales : Concevoir et développer des solutions IA Générative (LLM, RAG, Agents) dans Azure. Mettre en œuvre et exploiter les services Azure AI Foundry et Copilot Studio . Déployer des assistants IA répondant aux besoins métiers et intégrés aux outils internes. Développer et intégrer des modèles IA/ML personnalisés (fine-tuning, optimisation). Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour définir les cas d’usage et maximiser la valeur business. Contribuer à la mise en production et à l’orchestration des pipelines IA via Azure DevOps.

Le consultant interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les travaux de consolidation et d'industrialisation de nouveaux services pour les directions métier. Le terrain de jeux sera les technologies IA Gen, les RAG et les chaines d'ingestions de corpus documentaires hétérogènes. Le DS sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (incubation, industrialisation, run). Livrables : Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) Pipeline d'entrainement, test et validation, Composants d'inférence Automatisation de pipeline et workflow Mécanismes et process de monitoring de la performance API Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

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.

GenAI Platform Software Engineer Vorstone recherche un Ingénieur logiciel applicatif intégration GenAI Platform - Cloud GCP, DevOps, Python, APIs, intégration, pour un de ses clients basé à Paris. La mission s’inscrit dans le cadre du développement d’une plateforme IA interne visant à industrialiser les cas d’usage métiers autour de la GenAI. Initialement déployée via PrismAI (SaaS), la plateforme sera internalisée d’ici fin 2025 sur GCP. L’équipe en place recherche un Ingénieur applicatif intégration GenAI Platform pour contribuer à la montée en puissance de la solution et préparer les prochaines évolutions prévues sur la roadmap 2026.

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.

Le Lab Data connaît une forte accélération et un passage à l’échelle. Les équipes construisent et opèrent un Data Mesh , un Datalake , ainsi qu’une plateforme complète permettant de rendre accessibles les données, les analytics et les produits IA. Le périmètre inclut : Conception du magasin Workspace pour accès aux données Connectivité avancée du Data Lab Mise en production de nombreux agents et modèles (≈60) Montée en puissance sur l’ observabilité , le Go-to-Market , l’orchestration, et l’optimisation de la vitesse de livraison L’objectif : accélérer , scaler , et professionnaliser la chaîne de valeur Data & IA pour soutenir une croissance forte du nombre d’utilisateurs. Mission principale Rejoindre le Lab Data pour : Accélérer l’évolution du Data Mesh et du Datalake Renforcer l’observabilité, la qualité, et la fiabilité des pipelines Structurer et opérer la plateforme agentique (LLM, agents, graph, orchestration) Améliorer la vitesse et la maturité en production (MLOps & LLMOps) Accompagner l’onboarding rapide des nouveaux utilisateurs et experts Contribuer au Go-to-Market et à la montée en maturité du produit Participer au développement interne des outils d’automatisation et d’orchestration Responsabilités clésData Engineering & Analytics Développer et opérer des pipelines Spark / SQL performants Contribuer au Data Mesh, Datalake, et aux connecteurs Workspace Gestion de la consommation via API, Spark, Elastic Search Déploiement et optimisation Power BI & DataViz avancée Participer à la construction du catalogue de données / agents Orchestration & Infrastructure Concevoir et opérer les workflows sur Kubernetes Infrastructure as Code (Terraform – un plus) Observabilité appliquée au Data & IA (logs, metrics, traces) Contribution à la refonte de n8n interne Gestion DAG & orchestrateurs internes / agentiques ML Ops & LLM Ops Gestion du cycle de vie ML & LLM Mise en production d’agents LLM (60+ agents en prod) Context engineering : gestion dynamique du contexte partagé, hiérarchie, rationalisation Deep Search, Knowledge Graph, Neo Forging Monitoring, optimisation et sécurité des modèles Plateforme agentique : supervision, versioning, fiabilité Développement Applicatif API robustes (Python / FastAPI) Application front (React – un plus, avec sensibilité design) Automatisation et intégration dans la plateforme