🧩 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐭 𝐆𝐞𝐧𝐀𝐈 (LLM / RAG / Agents) - Freelance
Freelance Paris (Paris) Licence, M1, Bac +3/4
Description de l'offre
Taux journalier (TJM): 💶 Budget : 500 à 550 € HT / jour / 50 à 60 Keuros annuel en CDI (selon profil)
🧩 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐭 𝐆𝐞𝐧𝐀𝐈 (LLM / RAG / Agents)
🗂️ Informations pratiques
📍 Département : IDF (92)
🗓️ Démarrage : Mars 2026
⏳ Durée : mission longue, reconductible
🧾 Contrat : freelance ou CDI
💶 Budget : 500 à 550 € HT / jour / 50 à 60 Keuros annuel en CDI (selon profil)
🧑💻 Télétravail : 4 jours / semaine (1 jour sur site)
🧠 Séniorité : Confirmé (3 à 5 ans)
👤 Poste ouvert : Data Scientist GenAI
🌍 Secteur : Industrie
🧩 Contexte
Dans le cadre du développement d’une AI Factory interne, l’équipe Data renforce ses capacités autour de l’IA Générative afin d’industrialiser des cas d’usage métiers à forte valeur.
Le Data Scientist interviendra au sein d’un dispositif collaboratif impliquant Product Owner, Software Engineers, AI Catalysts et équipes IT, avec pour objectif de concevoir et déployer des solutions GenAI robustes et industrialisées intégrées à l’écosystème technologique existant.
🎯 Missions principales
Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative basées sur LLMs, Agents et architectures RAG.
Traduire les besoins métiers priorisés par le Product Owner en solutions techniques robustes.
Définir les architectures techniques GenAI : choix de modèles, orchestration d’agents, gestion des sessions et pipelines RAG.
Développer et maintenir les composants applicatifs en Python et construire des briques réutilisables (prompts, agents, frameworks internes).
Intégrer les solutions dans l’écosystème technologique existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry).
Industrialiser les solutions via Docker, Kubernetes, CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform).
Mettre en place les pratiques MLOps : suivi d’expériences, versioning de modèles, tests de régression et validations pré-production.
Garantir la qualité, la robustesse et l’observabilité des systèmes : métriques de performance, monitoring, tests adversariaux.
Collaborer étroitement avec les équipes techniques et métiers pour assurer sécurité, conformité et adoption des solutions.
Contribuer à la documentation, aux templates techniques et au partage de bonnes pratiques au sein de l’organisation.
🛠️ Environnement technique
Langages / ML : Python, PyTorch, Transformers
GenAI frameworks : LangChain, LangGraph, LangFuse
Vector DB / recherche sémantique : Qdrant, Milvus
Cloud : Azure (AI Foundry, AKS, WebApp)
DevOps / MLOps : Docker, Kubernetes, CI/CD, Terraform
Architecture : Agents, RAG, LLM orchestration, pipelines GenAI
Profil recherché
👤 Profil recherché
Formation Bac+3 à Bac+5 en informatique, data science ou domaine équivalent.
3 à 5 ans d’expérience dans le développement d’applications basées sur l’IA, avec une forte orientation IA Générative (LLMs, Agents, RAG).
Excellente maîtrise de Python et des bibliothèques Machine Learning / Deep Learning.
Expérience avec les frameworks GenAI et les solutions de recherche vectorielle.
Solides compétences en architecture cloud Azure et en conteneurisation (Docker / Kubernetes).
Bonne maîtrise des pratiques CI/CD et Infrastructure as Code.
Sensibilité aux enjeux de cybersécurité, gouvernance et conformité des modèles IA.
Rigueur en ingénierie logicielle : tests, documentation, automatisation des pipelines.
Capacité à travailler en équipe et à vulgariser les concepts techniques auprès d’interlocuteurs non spécialistes.
Anglais professionnel (lu/écrit) et français courant indispensable.
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