Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 18 offres pour ce poste (Confirmé, France), le marché se situe autour de 500€/j (420€/j–550€/j).
TJM du marché pour AI/ML Engineer (Confirmé) en France : médiane 500 €/jour, P25–P75 : 420–550 €/jour, n = 18 offres. TJM Python à Paris
Baromètre TJM et salaires IT
Le besoin
La Direction Produit et des Technologies de France Télévisions recherche une prestation de développement IA / LLMOps pour accompagner son équipe IA transverse sur les offres d'information.
Vous contribuerez au développement et à la mise en production de solutions d'intelligence artificielle, d'IA générative, de traitement automatique du langage naturel (NLP) et de transcription audio en texte (Speech-to-Text), au service des usages métiers et éditoriaux.
Vos missions
- Concevoir, développer et mettre en production des solutions IA/ML et des architectures intégrant des LLM.
- Mettre en oeuvre des pipelines RAG, des modèles d'embeddings et des bases de données vectorielles.
- Développer et exposer des API métiers : transcription audio, classification d'articles et de commentaires, génération de titres SEO et contextualisation de contenus.
- Industrialiser les développements avec Docker, Kubernetes et des pipelines CI/CD GitLab.
- Assurer le suivi des expérimentations et l'évaluation des solutions avec MLflow, des jeux de données de référence et des approches de type LLM-as-judge.
- Suivre les dérives liées aux prompts et contribuer à la qualité des applications LLM.
- Collaborer avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers, notamment les journalistes, dans un environnement agile.
Profil recherchéVous disposez d'un niveau confirmé, avec 3 à 5 ans d'expérience significative en développement IA/ML/DL et des réalisations effectivement déployées en production.Vous maîtrisez :Python et/ou Node.js appliqués à l'IA, ainsi que SQL pour la manipulation de données.La conception d'architectures LLM, les approches RAG, les embeddings et les bases vectorielles.Docker, Kubernetes et les pipelines CI/CD avec GitLab.MLflow pour le suivi des expérimentations et l'évaluation des solutions IA.Les méthodes d'évaluation des LLM : LLM-as-judge et jeux de données de référence.Le développement de services NLP et Speech-to-Text accessibles via des API métiers.Les compétences qui feront la différenceUne expérience des environnements cloud et hybrides : GCP, Azure, OVH ou Scaleway, avec des contraintes on-premise.La conception de systèmes agentiques et le déploiement de petits modèles de langage (SLM).La réalisation de tests de performance : charge, stress et endurance.La mise en place de monitoring et d'observabilité avec Prometheus et Grafana.Une capacité à travailler en autonomie dans un contexte où les besoins évoluent.Une aisance pour expliquer des sujets techniques à des interlocuteurs non spécialistes et participer aux rituels agiles.
Taux journalier :450€-500€/jours.css-11k7fwb{display:inline-block;white-space:nowrap;vertical-align:middle;-webkit-padding-start:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-start:var(--chakra-space-1-5);-webkit-padding-end:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-end:var(--chakra-space-1-5);text-transform:none;font-size:var(--chakra-fontSizes-xs);border-radius:var(--chakra-radii-md);font-weight:var(--chakra-fontWeights-semibold);background:var(--chakra-colors-success-200);color:var(--chakra-colors-success-700);box-shadow:var(--badge-shadow);padding:4px 6px;--badge-bg:var(--chakra-colors-success-100);--badge-color:colors.success.800;}.chakra-ui-dark .css-11k7fwb:not([data-theme]),[data-theme=dark] .css-11k7fwb:not([data-theme]),.css-11k7fwb[data-theme=dark]{--badge-bg:rgba(226, 243, 232, 0.16);--badge-color:var(--chakra-colors-success-200);}Cette offre est à 0% de commission .css-74lrwu{width:1em;height:1em;line-height:1em;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;color:currentColor;font-size:16px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transition:.1s ease-in-out color;transition:.1s ease-in-out color;}.css-74lrwu *{-webkit-transition:.1s ease-in-out fill;transition:.1s ease-in-out fill;fill:var(--chakra-colors-rythm-600);}
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