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Senior AI Engineer - du POC à la production (Python - LangGraph - RAG - Azure) - Freelance (H/F)

Collective.work

Francia📅 6/11/2026

Descripción

Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un-e Senior AI Engineer freelance.Le ProjetTu rejoins l'équipe Data Science d'un grand groupe international, rattachée à la direction IA et Data Science, avec un périmètre mondial. L'équipe porte la stratégie IA générative et agentique du groupe, et elle cherche un-e Ingénieur-e capable de tenir toute la chaîne : du cadrage avec les métiers jusqu'à la mise en production et au run.Le Projet a deux volets. Le premier consiste à internaliser des solutions IA déjà construites par des partenaires externes : les intégrer à l'environnement Azure du groupe, reprendre les évolutions, fiabiliser le déploiement et prendre en charge le run. Le second consiste à cadrer et prototyper de nouveaux cas d'usage : identifier le besoin, vérifier la faisabilité, construire un POC, l'évaluer, puis l'industrialiser.Exemples de sujets en cours ou à venir : * Traitement automatisé d'avis clients, avec réponse automatique et escalade vers le support * Assistant de création de contenus emailing, à enrichir avec la traduction et la localisation multi-pays * Agent CRM capable de recommander une stratégie de communication client (contenu, canal, timing) à partir de l'historique des campagnes, avec une boucle de rétroactionCe que tu vas faireCadrage et priorisation * Animer des ateliers avec les équipes métier et produit pour qualifier les cas d'usage à fort impact * Évaluer la valeur, la faisabilité, la qualité des données et les risques (sécurité, conformité, éthique) * Définir les KPIs, les critères d'acceptation et une feuille de route réalisteConception, prototypage et évaluation * Concevoir des architectures adaptées : RAG, recherche sémantique, agents et multi-agents, fine-tuning quand il est pertinent * Développer des POC propres et documentés en Python * Mettre en place des expérimentations pour mesurer la qualité, la robustesse, les biais, les coûts et la latence * Définir les garde-fous applicatifs fa
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