il y a 2 sem.
Senior AI Engineer - Freelance
- Lieu
- Bordeaux, France, FR
- Télétravail
- Non précisé
- Contrat
- Freelance
- Séniorité
- Senior
- Domaine
- autre
- Référence
- F41439
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Que des annonces freelance, rien d'autre. À toi la cadence.
Mirakl, éditeur de plateformes marketplace, cherche un AI Engineer senior en freelance, à Paris ou Bordeaux, avec un jour de télétravail par semaine. Tu conçois et mets en production des systèmes à base de LLM : RAG, agents, cadres d'évaluation et garde-fous, avec Python, LangGraph, LangChain, LlamaIndex et un socle AWS ou GCP. Le poste demande au moins 5 ans d'expérience en ingénierie logicielle ou IA appliquée, et une réelle autonomie sur des systèmes en production.
Compétences techniques
- Python
- SQL
- Développement avec des LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, modèles open source)
- RAG et bases vectorielles
- Systèmes d'agents (LangGraph, LangChain, LlamaIndex, MCP)
- Cadres d'évaluation et garde-fous pour systèmes d'IA
- AWS ou GCP
- Docker et Kubernetes
- Observabilité de systèmes en production
Compétences comportementales
- Posture produit : arbitrer entre excellence technique et impact mesurable
- Partenariat avec les équipes métier, les product managers et les utilisateurs finaux
- Itération sur les données d'usage, les coûts et les modes d'échec
- Documentation d'architectures, de limites et de bonnes pratiques
- Rôle de référent IA auprès des équipes internes
Compétences citées dans l'annonce
- AWS
- Docker
- GCP
- Go
- Kubernetes
- Python
- SQL
Description du poste
Le poste
Poste freelance, basé à Paris ou Bordeaux, avec un jour de télétravail par semaine, au sein de Mirakl Labs.
Tu conçois, construis et fais passer à l'échelle des systèmes d'IA de niveau production, à la croisée de l'ingénierie logicielle, du machine learning et de l'IA générative, pour les équipes internes de Mirakl et le versant agentique de ses produits SaaS (de l'enrichissement de catalogues à la génération de contenu, jusqu'à l'agentic commerce avec Mirakl Nexus).
Missions
- Concevoir, construire et déployer des systèmes d'IA de production pour les opérations internes : LLM, RAG, agents d'IA, IA multimodale et cadres d'évaluation.
- Architecturer des flux de travail agentiques complexes : outils, mémoire, récupération d'informations, planification et garde-fous.
- Prototyper vite, puis faire évoluer les prototypes en systèmes de production fiables et adaptables.
- Connecter les systèmes d'IA aux plateformes internes : CRM, plateforme de données, Drive, Jira, outils de support et bases de connaissances.
- Concevoir des couches d'orchestration robustes entre modèles, API, outils, systèmes de récupération et flux métier.
- Garantir fiabilité, observabilité, passage à l'échelle et maintenabilité sur toute la pile IA.
- Mener des pilotes et des expérimentations, recueillir des retours qualitatifs et quantitatifs, mesurer l'impact métier.
- Analyser les usages, les modes d'échec, les coûts, la latence et les indicateurs de performance ; améliorer en continu précision, fiabilité, adoption et expérience.
- Mettre en place des cadres d'évaluation, des garde-fous, des couches de validation et du suivi en production.
- Concevoir des systèmes sûrs, explicables et prêts pour la production, conformes aux exigences de sécurité des données, de gouvernance et de contrôle d'accès.
- Documenter architectures, capacités, limites, indicateurs et bonnes pratiques opérationnelles.
- Accompagner l'adoption de l'IA par les équipes, contribuer aux standards d'ingénierie IA et servir de référent sur les usages.
Stack et outils
- Langages : Python et SQL.
- IA : modèles OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral et open source.
- Agents et récupération : LangGraph, LangChain, LlamaIndex, MCP et bases vectorielles.
- Infrastructure : AWS ou GCP, Docker et Kubernetes.
Profil attendu
- Au moins 5 ans d'expérience en ingénierie logicielle, ML engineering ou IA appliquée.
- Solides bases en Python et en ingénierie logicielle.
- Capacité à concevoir des systèmes fiables et adaptables, et à traduire les capacités de l'IA en produits de production.
- Posture produit : arbitrer entre excellence technique et impact métier, avec un focus sur les résultats mesurables plutôt que la complexité technique.
- Travail en partenariat avec les utilisateurs finaux, les équipes métier, les product managers et les ingénieurs.
Indicateurs de réussite : adoption des produits et impact métier, performance et fiabilité des systèmes d'IA, qualité des sorties et mesures d'évaluation.
Ce qui te ferait sortir du lot (côté sécurité)
Zeroday : sur un poste comme celui-ci, ce qui fait la différence côté sécurité :
- ne rien envoyer de confidentiel dans les prompts sans cadre clair : classifier les données avant qu'un LLM externe ne les voie ;
- traiter tout contenu lu par un agent (tickets, documents) comme non fiable : l'injection de prompt est le risque numéro un d'un système agentique ;
- limiter les outils et clés API d'un agent au strict nécessaire, avec des clés séparées et révocables indépendamment ;
- filtrer les accès aux documents du RAG au moment de la requête, pas seulement à l'indexation.
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