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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Fréquence des alertes

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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