Data Scientist - ai Engineer - Genai Agentic ai & Industrialisation Lille H/F - collectivite

Information importanteType de contrat: FreelanceTaux journalier : 600-620 € HT selon le profilLocalisation : Lille, FranceDate de démarrage :2 à 4 semainesMode de travail : HybridePublié le : 15 juillet 2026Le besoinContexte & EnjeuxDans le cadre du développement d'une plateforme IA d'entreprise, nous recherchons un(e) Data Scientist / AI Engineer confirmé disposant de 6 à 9 ans d'expérience pour intervenir sur la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle à forte valeur ajoutée.La mission est basée à dans le Nord (59), avec 2 jours de télétravail par semaine, pour une durée de 12 mois, avec un démarrage prévu le 10/08/2026.Vous contribuerez au développement de solutions d'IA Générative, de systèmes conversationnels avancés et d'automatisations métier, tout en participant à la définition des standards techniques de la plateforme IA.Missions détailléesIA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des solutions d'IA Générative, des automatisations métier et des systèmes conversationnels avancés.Développer des architectures RAG robustes, performantes et sécurisées.Concevoir et mettre en oeuvre des workflows multi-agents permettant l'automatisation de processus métier complexes.Intégrer et orchestrer différents modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI et modèles open source).Développer des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions.Engineering & IndustrialisationIndustrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services Cloud.Développer des composants réutilisables afin d'accélérer le delivery des produits IA.Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions.Garantir la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production.Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA.Data Science & Machine LearningConcevoir, entraîner et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent.Réaliser des analyses exploratoires ainsi que des expérimentations avancées.Évaluer, mesurer et optimiser les performances des modèles prédictifs.Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité ainsi que les principes d'IA responsable.Collaborer avec les équipes métiers sur des problématiques liées notamment au risque, à la fraude, au marketing ou au recouvrement.Monitoring & ÉvaluationDéfinir les indicateurs de performance des systèmes IA.Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité.Assurer le suivi des dérives des modèles de Machine Learning ainsi que des systèmes RAG.Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier).Garantir la conformité, la traçabilité et la gouvernance des solutions déployées.Stack TechniqueIA GénérativeLLMs et modèles de fondationRAG avancéAgentic AIFunction CallingPrompt EngineeringFine-tuning et optimisation de modèlesÉvaluation de systèmes GenAIÉcosystème IALangChainLangGraphSemantic KernelOpenAIAzure OpenAIHuggingFaceBases de données vectoriellesMoteurs de recherche sémantiqueData ScienceStatistiques appliquéesMachine Learning superviséRégression logistiqueGradient Boosting (XGBoost, LightGBM)Explainable AI (SHAP, LIME)MLOps & Software EngineeringPython (niveau avancé)FastAPIMLflowGitDockerKubernetesCI/CDTests automatisésMonitoring des modèles et services IACloud & Plateforme DataMicrosoft AzureAzure AI FoundryAzure AI SearchAzure Machine LearningDatabricksPySparkInformations complémentairesDurée : 12 moisLocalisation : Paris (75) ou Nord (59)Télétravail : 2 jours par semaineDémarrage : 10/08/2026Profil recherchéProfil recherché6 à 9 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning ou AI Engineering.Solide expérience en IA Générative et en industrialisation de solutions IA.Excellente maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel.Expérience significative sur les architectures RAG et les systèmes multi-agents.Maîtrise des pratiques MLOps / LLMOps et des environnements Cloud Azure.Bonne connaissance des problématiques de monitoring, d'observabilité, d'évaluation des LLM et d'IA responsable.Capacité à collaborer avec les équipes métiers sur des sujets complexes (risque, fraude, marketing, recouvrement).Français courant