Ingénieur·e IA / MLOps — LLM, NLP & Speech (H/F)

Notre pôle IA accompagne des grands comptes (médias, services, industrie) dans la mise en production de leurs projets d’IA générative. Pour renforcer nos équipes, nous recherchons un·e Ingénieur·e IA / MLOps qui aime autant construire un système LLM que mesurer sa qualité une fois en production.

MISSIONS

• Concevoir et industrialiser des systèmes LLM et RAG : ingestion, embeddings, recherche vectorielle, orchestration.

• Développer des services de traitement du langage et de la voix exposés en API : classification, extraction, résumé, transcription.

• Mettre en place une démarche de qualité des LLM : jeux d’évaluation, évaluation automatique, suivi des expérimentations et des versions de modèles.

• Automatiser le cycle de vie des modèles : conteneurisation, orchestration, CI/CD, supervision.

• Travailler avec les équipes produit et métier, documenter et partager les bonnes pratiques.

PROFIL

Une vraie expérience de mise en production de l’IA, idéalement 3 ans ou plus.

• Python (Node.js apprécié), SQL

• LLM, RAG, bases vectorielles

• MLOps : MLflow ou équivalent, versioning, monitoring

• Évaluation des LLM : LLM-as-judge, Ragas, Langfuse, LangSmith ou outils maison

• Docker, Kubernetes, CI/CD (GitLab ou GitHub)

• Français courant, goût pour le travail en équipe produit

Un vrai plus :

• Speech-to-text (Whisper ou équivalent) en production

• Fine-tuning (LoRA), modèles open source auto-hébergés (vLLM, Ollama)

• Expérience sur un ou plusieurs clouds, y compris on-premise

• Agents IA et observabilité

• Contexte média, contenus ou relation client

STACK TECHNIQUE

• IA : LLM (open source et API), RAG, embeddings, NLP, speech-to-text, agents

• MLOps : MLflow, évaluation LLM, monitoring de la dérive

• Back : Python (FastAPI), Node.js

• Industrialisation : Docker, Kubernetes, CI/CD

MODALITÉS

Île-de-France, hybride · Démarrage rapide · Missions longues · Freelance ou salarié.

Merci d’indiquer votre TJM ou vos prétentions et votre disponibilité.