Senior AI Engineer - du POC à la production (Python - LangGraph - RAG - Azure) - Freelance (H/F)

Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un-e Senior AI Engineer freelance.
Le Projet
Tu rejoins l'équipe Data Science d'un grand groupe international, rattachée à la direction IA et Data Science, avec un périmètre mondial. L'équipe porte la stratégie IA générative et agentique du groupe, et elle cherche un-e Ingénieur-e capable de tenir toute la chaîne : du cadrage avec les métiers jusqu'à la mise en production et au run.
Le Projet a deux volets. Le premier consiste à internaliser des solutions IA déjà construites par des partenaires externes : les intégrer à l'environnement Azure du groupe, reprendre les évolutions, fiabiliser le déploiement et prendre en charge le run. Le second consiste à cadrer et prototyper de nouveaux cas d'usage : identifier le besoin, vérifier la faisabilité, construire un POC, l'évaluer, puis l'industrialiser.
Exemples de sujets en cours ou à venir :
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Traitement automatisé d'avis clients, avec réponse automatique et escalade vers le support
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Assistant de création de contenus emailing, à enrichir avec la traduction et la localisation multi-pays
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Agent CRM capable de recommander une stratégie de communication client (contenu, canal, timing) à partir de l'historique des campagnes, avec une boucle de rétroaction
Ce que tu vas faire
Cadrage et priorisation
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Animer des ateliers avec les équipes métier et produit pour qualifier les cas d'usage à fort impact
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Évaluer la valeur, la faisabilité, la qualité des données et les risques (sécurité, conformité, éthique)
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Définir les KPIs, les critères d'acceptation et une feuille de route réaliste
Conception, prototypage et évaluation
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Concevoir des architectures adaptées : RAG, recherche sémantique, agents et multi-agents, fine-tuning quand il est pertinent
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Développer des POC propres et documentés en Python
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Mettre en place des expérimentations pour mesurer la qualité, la robustesse, les biais, les coûts et la latence
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Définir les garde-fous applicatifs face aux risques propres aux LLM
Industrialisation et LLMOps
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Transformer les prototypes validés en composants testés, versionnés et exploitables en production
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Travailler avec les équipes Data Engineering et MLOps sur la CI/CD, la conteneurisation, l'orchestration et l'observabilité
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Mettre en place le monitoring et l'alerting : qualité des réponses, dérive, latence, coûts
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Documenter les choix techniques, les runbooks et les procédures d'exploitation
Collaboration et transfert
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Participer aux revues de code, aux démos et aux rituels d'équipe
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Organiser le transfert de connaissances pour rendre les équipes internes autonomes
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Remonter de façon proactive les risques, les dépendances et les opportunités
Pourquoi Ever"T ?
Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.
Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.
www.ever-t.fr (http://www.ever-t.fr)
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Tu as une solide expérience du développement et du déploiement de solutions IA/ML en contexte industriel, produit ou conseil, avec des projets menés de bout en bout, jusqu'à la production.
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Tu maîtrises Python et au moins un framework ML parmi scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.
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Tu as une pratique concrète des LLM : LangChain / LangGraph, prompt engineering, embeddings, RAG, agents, évaluation, fine-tuning.
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Tu es à l'aise avec SQL, les bases vectorielles, les pipelines ETL/ELT et un orchestrateur comme Airflow ou Prefect.
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Tu as une culture DevOps / MLOps / LLMOps : CI/CD, tests automatisés, monitoring, optimisation des coûts.
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