Data Scientist / AI Engineer - GenAI, LLM & Machine Learning (H/F) - Freelance

Brief IA; Paris; Presencial; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Brief IA recherche un Data Scientist / AI Engineer pour intervenir sur le cycle de vie des solutions IA au sein d'une équipe en croissance. Vous explorerez des cas d'usage, réaliserez des PoCs et contribuerez à transformer des prototypes en solutions opérationnelles.

Vous travaillerez sur des problématiques métiers concrètes comme l'optimisation logistique et l'automatisation des processus, avec des architectures RAG et des API robustes.

Formación

• Expérience en Data Science et IA appliquées à des problématiques métier.
• Connaissance des méthodes ML courantes et des pipelines de données.
• Capacité à raisonner problème et proposer des solutions data-driven.

Responsabilidades

• Explorer et cadrer des initiatives IA avec les métiers et valider les cas d'usage.
• Développer et prototyper des solutions IA, y compris des agents et modèles ML.
• Industrialiser les prototypes en applications robustes et maintenables (API FastAPI, tests automatiques).
• Contribuer à l'observabilité et au suivi des performances après déploiement.

Descripción del empleo

DESCRIPTIF DÉTAILLÉ DU BESOIN

Dans le cadre du développement de projets innovants autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable d'intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des solutions IA, de l'exploration des cas d'usage jusqu'à leur mise en production.

Vous rejoindrez une équipe en pleine croissance, intervenant sur des problématiques métier concrètes et variées : optimisation logistique, automatisation de processus, gestion des réclamations, développement d'agents intelligents et valorisation des données.

L'objectif : transformer des opportunités métier en solutions IA robustes, performantes et réellement utilisables.

VOS PRINCIPALES MISSIONS

1. Exploration et cadrage des initiatives IA
   • Identifier et évaluer de nouveaux cas d'usage IA en collaboration avec les équipes métier.
   • Réaliser des Proofs of Concept (POC) pour valider rapidement la faisabilité technique et la valeur métier.
   • Traduire des besoins métier en problématiques Data / IA structurées.
   • Recommander les approches adaptées : Machine Learning classique, optimisation, LLM, RAG ou agents IA.
2. Développement et prototypage
   • Concevoir et développer des solutions IA, notamment des agents intelligents et des modèles de Machine Learning.
   • Explorer et mettre en œuvre des architectures RAG, des systèmes multi-agents et des pipelines de traitement.
   • Utiliser des frameworks modernes tels que Lang Chain, Pydantic AI et OR-Tools.
   • Améliorer les performances des solutions grâce aux tests, aux métriques et aux retours utilisateurs.
3. Industrialisation et mise en production
   • Transformer les prototypes validés en applications fiables, maintenables et évolutives.
   • Développer des API robustes avec FastAPI.
   • Mettre en œuvre des stratégies de tests automatisés et d'évaluation des modèles IA.
   • Contribuer à l'observabilité, au suivi des performances et à la fiabilité des solutions déployées.