Le contexte Todai place des freelances data et IA de haut niveau. Nous constituons un cercle restreint de profils capables de prendre un sujet IA chez un client (ETI, grand compte, ESN) et de l'amener en production. Ce n'est pas une mission unique : les missions arrivent au fil de l'eau et nous les proposons en priorité aux membres de ce cercle. Elles démarrent par un cadrage court, puis se prolongent avec une petite équipe staffée autour de vous. Vous travaillez en binôme avec notre associé, lui-même product, data et IA, qui ouvre le compte et reste en appui. Le rôle Partir d'un besoin métier mal défini et le transformer en périmètre clair : objectif, critères de succès, première version livrable en quelques semaines. Construire vous-même : agents, RAG, automatisations, intégrations au SI du client (API, bases, outils métier). Pas de recommandations sur slides. Mettre en production, mesurer que cela fonctionne vraiment, itérer avec les utilisateurs. Tenir la relation avec le sponsor et les équipes métier, IT, data et sécurité. Savoir dire non à une demande qui ne résout pas le vrai problème. Faire adopter et transférer : le client doit être autonome à la fin. Dire de quelle équipe le sujet a besoin pour la suite. Nous la staffons. Les conditions Freelance. Missions de 3 à 12 mois, temps plein ou 2 à 3 jours par semaine, Paris et régions, télétravail partiel. TJM selon profil. Todai Nous plaçons des freelances tech, data et produit, et nous restons votre interlocuteur pendant toute la mission. 1) 5 ans d'expérience ou plus, et au moins un système IA ou data réellement utilisé en production, pas un POC. 2) Python solide, à l'aise avec les LLM (prompt et context engineering, RAG, agents, évaluations), les API et les pipelines de données. Un cloud maîtrisé. Usage quotidien d'outils de code assisté (Claude Code, Cursor). 3) Une double casquette : vous codez, et vous tenez une réunion avec un directeur métier. Parcours typiques : fondateur technique ou premier ingénieur de startup, ingénieur passé par le conseil, PM technique qui code encore, data ou ML engineer exposé au client, solutions engineer. 4) Autonomie, ego bas, goût pour les contextes flous. 5) Un plus : avoir déjà dimensionné ou encadré une petite équipe.