Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 28 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 550€/j (500€/j–630€/j).
TJM du marché pour AI/ML Engineer (Senior) en France : médiane 550 €/jour, P25–P75 : 500–630 €/jour, n = 28 offres. TJM Python à Paris
Baromètre TJM et salaires IT
Le besoin
Dans le cadre de sa transformation digitale et de l'accélération de ses initiatives autour de l'Intelligence Artificielle, un grand groupe international recherche un·e Senior AI Engineer pour rejoindre une équipe Data & AI transverse.
La mission consiste à intervenir sur l'ensemble du cycle de vie de solutions d'IA générative et agentique, depuis l'identification et le cadrage des cas d'usage jusqu'à leur industrialisation et leur mise en production.
L'objectif est de développer des solutions IA à forte valeur métier, robustes, sécurisées, mesurables et capables de fonctionner à l'échelle dans un environnement international.
Vos principales missions :
Cadrage et priorisation des cas d'usage
- Participer aux ateliers avec les équipes métier, produit et Data afin d'identifier et formaliser les cas d'usage IA à fort potentiel.
- Évaluer leur valeur business, leur faisabilité technique, la disponibilité des données et les risques associés.
- Définir les KPIs, critères d'acceptation et méthodologies d'évaluation.
- Contribuer à la priorisation des projets et à leur feuille de route.
Conception et prototypage GenAI
- Concevoir des architectures et pipelines basés notamment sur les LLM, RAG, recherche sémantique, agents et systèmes multi-agents.
- Développer des prototypes et POC en Python.
- Mettre en oeuvre des approches de prompt engineering, embeddings, fine-tuning lorsque pertinent et évaluation des modèles.
- Mesurer la qualité, la robustesse, les biais, les coûts et la latence des solutions.
- Définir les garde-fous nécessaires à une utilisation fiable et sécurisée des LLM.
Industrialisation & LLMOps / MLOps
- Transformer les POC validés en solutions robustes et exploitables en production.
- Mettre en place des composants reproductibles, testés et versionnés.
- Collaborer avec les équipes Data Engineering, MLOps, architecture et sécurité.
- Participer à l'intégration des solutions dans un environnement Azure : CI/CD, Docker, Kubernetes, orchestration et observabilité.
- Mettre en oeuvre le monitoring des performances, de la qualité des réponses, des coûts et de la disponibilité.
- Optimiser les architectures afin de garantir performance, résilience et maîtrise des coûts.
Collaboration et transfert de compétences
- Travailler avec des équipes techniques et métiers dans un contexte international.
- Participer aux revues de code, démonstrations et rituels projets.
- Documenter les architectures, choix techniques et procédures d'exploitation.
- Assurer le transfert de connaissances afin de permettre aux équipes internes de reprendre et faire évoluer les solutions.
Exemples de cas d'usage
Les projets adressés pourront notamment concerner :
- l'automatisation du traitement et de la réponse à des retours clients ;
- des assistants de génération, traduction et localisation de contenus ;
- des agents IA appliqués au CRM et à la personnalisation des interactions clients ;
- des systèmes de recommandation exploitant l'historique et les données comportementales ;
- l'internalisation et l'industrialisation de solutions GenAI initialement développées par des partenaires externes.
Profil recherchéNous recherchons un profil Senior AI Engineer disposant idéalement d'au moins 5 ans d'expérience en IA / Machine Learning, avec une expérience concrète récente sur des solutions d'IA générative mises en production.Vous maîtrisez notamment :Python et les principaux frameworks ML : scikit-learn, PyTorch et/ou TensorFlow ;les architectures et patterns LLM / GenAI : RAG, embeddings, prompt engineering, agents, multi-agents, fine-tuning et évaluation ;LangChain et/ou LangGraph ;SQL, bases vectorielles et pipelines ETL/ELT ;les pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, tests automatisés, monitoring, observabilité et optimisation des coûts ;les environnements Azure, ainsi que Docker et Kubernetes ;les problématiques de sécurité et gouvernance des données : RGPD, anonymisation, contrôle des accès et traçabilité.Une expérience de projets menés de bout en bout, du cadrage métier jusqu'à la mise en production et au run, est particulièrement recherchée.Au-delà de l'expertise technique, vous êtes capable de comprendre rapidement les enjeux métiers et de les traduire en solutions IA pragmatiques. Vous êtes autonome, rigoureux·se, force de proposition et à l'aise dans des environnements pluridisciplinaires et internationaux.Une attention particulière est portée à la qualité du code, la documentation, la sécurité, la gouvernance et la maîtrise des risques liés à l'IA.Langues : français et anglais professionnels indispensables.Les enjeux de la missionCette mission offre l'opportunité d'intervenir sur des cas d'usage GenAI concrets à l'échelle internationale, avec un fort enjeu d'industrialisation.Vous aurez un rôle transverse, à l'interface entre Data Science, Data Engineering, MLOps, architecture, sécurité, produit et équipes métiers, avec une réelle responsabilité sur le passage des expérimentations IA vers des solutions robustes et pérennes en production.
Taux journalier :Salaire selon profil
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