CONTEXTE Dans le cadre de l'accélération de ses initiatives autour de l'Intelligence Artificielle Générative, un client dans le secteur technologique recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer capable de concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM (Large Language Models). La mission s'inscrit dans des projets d'IA appliquée visant à automatiser des processus métiers, améliorer l'accès à la connaissance interne et développer des assistants intelligents. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions IA, en collaboration avec les équipes Data Scientists, Data Engineers, Cloud / DevOps et métiers. MISSIONS * Compréhension des besoins métiers * Conception d'architectures IA * Développement de prototypes * Industrialisation et mise en production * Évaluation et amélioration continue des performances Responsabilités principales : * Concevoir et développer des applications basées sur des LLM (GPT, Mistral, Llama, Claude ou équivalents) * Développer des assistants conversationnels et systèmes d'aide à la décision * Mettre en œuvre des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) exploitant des bases documentaires internes * Concevoir des workflows agentiques avec orchestration d'outils et d'agents IA * Concevoir des pipelines de traitement documentaire : ingestion, nettoyage, chunking, génération d'embeddings, indexation vectorielle, retrieval et reranking * Mettre en place des solutions de recherche sémantique et optimiser la pertinence des réponses générées * Réduire les hallucinations des modèles grâce à des mécanismes d'évaluation et de contrôle * Développer des APIs et services backend autour des modèles IA * Transformer des POC en solutions production-ready * Mettre en place les bonnes pratiques : tests, versioning, documentation, monitoring, CI/CD * Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud * Définir des métriques d'évaluation adaptées aux systèmes GenAI : qualité des réponses, pertinence du retrieval, précision, latence, coûts * Mettre en place des frameworks d'évaluation : RAGAS, LLM-as-a-Judge, benchmarks métiers * Réaliser des expérimentations pour améliorer les performances * Analyser les besoins utilisateurs et traduire les problématiques métiers en solutions IA * Présenter les résultats auprès d'interlocuteurs techniques et non techniques * Participer à la diffusion des bonnes pratiques autour de l'IA générative LIVRABLES ATTENDUS Livrables fonctionnels : * Analyse des besoins métiers et identification des cas d'usage IA pertinents * Documentation des solutions proposées * Spécifications fonctionnelles et techniques Livrables techniques : * Prototypes et applications GenAI fonctionnelles * Architectures RAG documentées * Pipelines d'ingestion et d'indexation documentaire * APIs et services IA * Agents IA opérationnels * Scripts et notebooks d'expérimentation Livrables industrialisation : * Code source versionné * Documentation technique : architecture, déploiement, exploitation * Pipelines CI/CD * Métriques de suivi qualité et performance * Documentation des modèles et prompts OUTILS & ENVIRONNEMENT * TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn * Python avancé, SQL * CI/CD, Git, Docker, MLflow, monitoring modèles * Cloud : AWS, Azure, GCP * NoSQL, Spark / PySpark * LangChain ou frameworks équivalents * Agents IA : LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK, MCP * Technologies : Machine learning, IA générative, Deep learning, NLP, MLOps CONDITIONS DE TRAVAIL * Lieu de la mission : Paris * 2 jours de télétravail par semaine * Date de démarrage : ASAP * Mission de longue durée : 36 mois * Anglais professionnel obligatoire 1. Formation supérieure Bac+5 en : Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique, Mathématiques appliquées 2. 8 à 10 ans d'expérience en Data Science / Machine Learning 3. 6 ans minimum d'expérience réussie sur des projets LLM / RAG