Basé sur 14 offres pour ce poste (Senior, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 52k€–58k€, médiane 55k€. Cette offre (44k€) est sous la fourchette.
Basé sur 12 offres pour ce poste (Senior, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 500€/j–625€/j, médiane 575€/j. Cette offre (375€/j) est sous la fourchette.
TJM du marché pour AI/ML Engineer (Senior) à Paris : médiane 575 €/jour, P25–P75 : 500–625 €/jour, n = 12 offres.
Salaire du marché pour AI/ML Engineer (Senior) à Paris : médiane 55 000 €/an, P25–P75 : 51 500–57 500 €/an, n = 14 offres.
Baromètre TJM et salaires ITéditeur logiciel dans le domaine du notariat, :mission sur Paris
Dans le cadre du développement d’un projet existant intégrant de l’intelligence artificielle générative, la société souhaite renforcer l’équipe avec un Ingénieur Développeur IA Senior.DescriptionL’objectif est donc d’apporter une expertise IA senior à une équipe et un projet déjà constitués, afin de fiabiliser les usages actuels des LLM, d'améliorer les méthodes d'évaluation et de faire évoluer l'architecture existante sur la base de résultats mesurables.Livrables• Concevoir la chaîne d'extraction. Choisir l'approche (function calling, sortie structurée, vérification, réparation) et la forme du schéma d'entrée donné au modèle.
• Mesurer avant de décider. Construire et maintenir les jeux de cas, mener les expériences, comparer prompts, modèles et méthodes sur des critères chiffrés.
• Qualifier les juges LLM. Mesurer la fiabilité des juges automatiques face à un jugement humain.
• Choisir les modèles. Arbitrer entre qualité, coût et latence, dans un cadre souverain (Mistral, AWS Bedrock en région UE).
• Industrialiser. Faire passer une approche validée en production : code testé, observabilité, gestion des pannes et des dérives.
• Transmettre. Expliquer vos choix à l'équipe et au métier, et faire monter l'équipe en compétence sur l'évaluation.
• Au moins 5 ans d'expérience en développement, dont au moins 2 ans sur des produits LLM en production.
• Une pratique réelle de l'évaluation de LLM : jeux de cas, métriques, LLM-as-judge et ses biais, variance entre exécutions.
• L'extraction d'informations structurées depuis du texte libre : sortie structurée, function calling, validation de schéma.
• Python avancé et code testé.
• La capacité à trancher entre plusieurs approches à partir de mesures, et à l'expliquer simplement.
LLM/RAG
Python
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
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