🧩 Data Scientist IA Générative & LLM – Industrialisation de Cas d'Usage - Freelance

Taux journalier (TJM): 💶 Budget : 500 à 600 € HT/j / 50–70 K€ (selon profil et séniorité)

🧩 Data Scientist IA Générative & LLM – Industrialisation de Cas d'Usage

🗂️ Informations pratiques :

📍 Département : Paris (75)

🗓️ Démarrage : Juillet/Août/Septembre 2026

⏳ Durée : 24 mois, reconductible

🧾 Contrat : CDI ou freelance

💶 Budget : 500 à 600 € HT/j / 50–70 K€ (selon profil et séniorité)

🧑‍💻 Télétravail : 2 à 3 jours par semaine

🧠 Séniorité : + 6 ans d'expérience

👤 Poste ouvert : 1

🌍 Secteur : Banque / Data & Intelligence Artificielle

🧩 Contexte :

Dans le cadre du développement de projets d'IA Générative à fort impact métier, nous recherchons un Data Scientist confirmé afin de concevoir, développer et industrialiser de nouveaux cas d'usage basés sur les LLM.

Vous intégrerez une squad dédiée à l'innovation Data & IA, où vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, depuis le cadrage des besoins jusqu'à leur mise en production, dans un environnement Agile favorisant la réutilisabilité et la modularité des développements.

🎯 Missions principales :

• Concevoir et développer des workflows LLM avancés.

• Développer et industrialiser des cas d'usage d'IA Générative.

• Collaborer avec les équipes métiers et IT afin de traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques.

• Optimiser les performances des modèles : prompt engineering, fine-tuning, gestion du contexte et structuration des réponses.

• Concevoir et développer des API permettant l'intégration des solutions IA.

• Évaluer les performances des LLM, réaliser des benchmarks et détecter les régressions entre versions.

• Participer aux rituels Agile et contribuer à la planification des travaux de la squad.

🛠️ Environnement technique :

• IA Générative & LLM : LLM, IA Générative, workflows LLM, prompt engineering, fine-tuning, évaluation de modèles, benchmarking, détection de régressions

• Frameworks IA & Data Science : LangChain, LangGraph, Scikit-Learn, Python

• Développement & APIs : FastAPI, APIs REST, software engineering, tests, versioning, documentation

• Industrialisation & DevOps : CI/CD, Jenkins, Bitbucket, Jira, Confluence

• Cloud & Data : GCP (apprécié), déploiement de solutions IA en environnement industriel

• Méthodes & Organisation : Agile, Scrum, collaboration métiers/IT, conception de solutions, industrialisation