Machine Learning Engineer – IA Conversationnelle & Voicebot - Freelance

Dans le cadre du développement de solutions d’IA conversationnelle appliquées aux métiers de l’assurance, nous recherchons un Machine Learning Engineer spécialisé en NLP, IA générative et voicebots/chatbots.

La mission s’inscrit au sein d’un environnement Data, IA et Innovation, avec pour objectif de concevoir, entraîner, industrialiser et optimiser des assistants conversationnels de nouvelle génération, destinés à améliorer les parcours clients et l’efficacité opérationnelle sur des cas d’usage variés : relation client, sinistres, assistance, services métiers, etc.

Le consultant interviendra de bout en bout, depuis le cadrage des besoins métiers jusqu’à la mise en production et au suivi en run des solutions déployées.

Missions principales

Cadrage et conception

• Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers autour des parcours vocaux et conversationnels.

• Définir les scénarios de conversation, les intentions, les parcours utilisateurs et les indicateurs de performance.

• Concevoir les architectures conversationnelles adaptées aux usages voicebot et chatbot.

Modélisation et entraînement

• Entraîner, adapter, évaluer et améliorer des modèles NLP.

• Exploiter les capacités des LLM et de l’IA générative dans des cas d’usage conversationnels.

• Travailler avec les briques voix, notamment ASR et TTS, et les intégrer dans la chaîne conversationnelle.

• Participer à l’optimisation des prompts, des flux conversationnels et de la qualité des réponses générées.

Industrialisation et déploiement

• Mettre en place ou contribuer aux pipelines MLOps : préparation des données, entraînement, évaluation, automatisation et CI/CD.

• Déployer les modèles et composants conversationnels en environnement de production.

• Assurer le suivi en run : monitoring qualité, analyse de dérive, performance des modèles et optimisation continue.

Amélioration continue

• Analyser les logs de conversations afin d’identifier les irritants, les incompréhensions et les axes d’amélioration.

• Proposer et implémenter des améliorations sur les modèles, les prompts, les parcours et les scénarios.

• Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT, Data et relation client afin de garantir la pertinence fonctionnelle et technique des solutions.

Localisation : Paris
Télétravail : Hybride / 2-3 jours par semaine
Date de démarrage : Immédiate