ingénieur informatique IA (IT) / Freelance

Les missions du poste

Nous recherchons un Ingénieur en Intelligence Artificielle passionné par le développement de modèles NLP avancés, l'optimisation des LLMs (Large Language Models) et l?intégration d?IA conversationnelles. Vous travaillerez sur la conception et l?implémentation de solutions IA en utilisant LangChain, Python et Prompt Engineering, dans un environnement innovant et stimulant.

En tant que spécialiste de l?IA générative, vous aurez pour mission de :

Concevoir, développer et optimiser des agents conversationnels intelligents et des solutions IA basées sur LangChain et OpenAI/GPT-like models.


Intégrer et orchestrer des LLMs (GPT, LLaMA, Mistral, Falcon, etc.) avec des outils comme LangChain, Pinecone, Weaviate et FAISS.


Élaborer et tester des prompts avancés (Prompt Engineering) pour améliorer la performance des modèles IA.


Développer des pipelines d?automatisation et d?orchestration d?applications IA.


Optimiser l?usage de l?IA via Fine-Tuning, RAG (Retrieval Augmented Generation) et Vector Databases.


Assurer la mise en production et le monitoring des solutions IA.


Collaborer avec les équipes Data, DevOps et Produit pour intégrer des modèles NLP dans des applications métiers.


Réaliser une veille technologique sur les avancées en LLM, NLP, AI Ethics et MLOps.





Profil candidat:
? Développement et Langages? Python (Flask, FastAPI, Django)
? LangChain, OpenAI API, Hugging Face Transformers
? Prompt Engineering avancé
? Bases en Fine-Tuning & RAG
? Bases en MLOps (Docker, Kubernetes, CI/CD pour IA)

? Modèles & Traitement du langage naturel (NLP)? Expérience avec GPT, LLaMA, Claude, Mistral AI
? Connaissance des Vector Databases (FAISS, Pinecone, Weaviate)
? Utilisation d?outils comme LlamaIndex pour structurer et interroger des bases de connaissances
? Notions en Fine-Tuning de modèles Open-Source
? Intégration avec APIs OpenAI, Anthropic, Hugging Face, etc.

? Bases de données & Cloud? SQL & NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Firebase)
? Expérience avec AWS, GCP, Azure AI Services
? Déploiement sur Docker/Kubernetes