Mission freelance IA Engineer (H/F)

Contexte de la mission

Au sein d’un grand groupe, l’Ingénieur IA / MLOps (AIOps) intervient pour administrer, fiabiliser et faire évoluer une plateforme d'IA générative en production. Dans un contexte à fort enjeu d'adoption, de conformité réglementaire (RGPD) et de transition d'architectures (maintien de la V1 et préparation/mutualisation vers la V2), le profil assure la continuité opérationnelle du service, l'optimisation des performances du RAG et l'industrialisation des chaînes de déploiement et de tests dans le cloud.

Missions principales & Rôle

• Assurer le fonctionnement opérationnel, la disponibilité et la performance quotidienne de la plateforme d'IA générative en production.
• Développer et intégrer les évolutions techniques et fonctionnelles (API Python, front React, orchestration LLM).
• Optimiser les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les bases vectorielles (PostgreSQL vectorisé / pgvector).
• Mettre en œuvre et superviser les outils d'observabilité, d'évaluation et de traçabilité des LLM (Langfuse).
• Définir et implémenter la stratégie de tests automatisés et de validation dans les pipelines CI/CD (constitution de jeux de données de test, automatisation des contrôles qualité/sécurité).
• Mettre en conformité la plateforme avec les exigences de sécurité et les standards réglementaires (RGPD).
• Documenter les architectures, schémas techniques et spécifications pour sécuriser la transmission vers les équipes centrales de la DSI.

Objectifs & Livrables

• Assurer le suivi et le traitement du backlog d'incidents ainsi que la publication des indicateurs de production et de performance.
• Livrer les évolutions applicatives et techniques documentées (spécifications, schémas d'architecture, guides d'exploitation).
• Garantir la stabilité, la haute performance et la sécurité des services d'IA générative pour les entités utilisatrices.
• Fournir une suite de tests automatisés intégrée à la chaîne CI/CD et capitaliser les briques techniques réutilisables.

Compétences requises

• Solide expertise en frameworks d'orchestration d'IA générative : LangChain, LangGraph, et observabilité LLM avec Langfuse (impératif).
• Maîtrise des modèles de fondation et architectures RAG : Mistral AI, Google Cloud Vertex AI, bases de données relationnelles vectorisées (PostgreSQL / pgvector).
• Maîtrise du développement logiciel : API Python et développement Frontend React (impératif).
• Pratique confirmée des environnements Cloud GCP / Cloud souverain (S3NS) : Cloud Run, Google Cloud Storage (GCS) et des pratiques CI/CD / DevOps.
• Maîtrise du français courant (impératif).

Profil recherché

• Ingénieur IA / AI Engineer / AIOps expérimenté, combinant des compétences avancées en IA générative et en industrialisation logicielle.
• Rigueur méthodologique, sens du service et fortes compétences en résolution de problèmes en environnement de production.
• Sensibilité accrue aux problématiques de conformité (RGPD), d'éthique et de sécurité applicative.
• Excellente capacité d'analyse, de synthèse documentaire et d'accompagnement au changement technique.