ML / AI Engineer - Freelance

Budget: 700

Nous recherchons un Machine Learning Engineer motivé·e pour accompagner la mise en production de solutions d’IA chez des clients et résoudre avec eux des défis techniques pointus. Le poste vous place au cœur des projets : du pré-sales à l’intégration en production, en passant par le suivi post-implémentation.

Ce que vous ferez

• Piloter la mise en production de cas d’usage à fort impact business, seul·e ou en petite équipe.
• Concevoir et déployer des applications GenAI variées (produits consommateurs, usages industriels, workflows internes).
• Collaborer étroitement avec des chercheur·se·s, ingénieur·e·s produit et équipes client pour adapter et externaliser la recherche en production.
• Participer aux échanges pré-sales pour comprendre les besoins métiers, formuler des solutions techniques et présenter les capacités des produits à des interlocuteurs techniques et non techniques (CEO/CTO, data scientists, ingénieur·e·s).
• Implémenter et superviser des pipelines d’inférence, de fine-tuning et des architectures RAG/agentiques.
• Faire remonter les retours clients aux équipes produit et recherche pour améliorer continuellement les modèles et outils.
• Contribuer à des codebases open-source orientées LLM (inférence, fine-tuning, outils de production).
  
  

Profil recherché

• Français et anglais courants (oral & écrit).
• Minimum 2 ans d’expérience en tant que contributeur·rice technique (data scientist, ingénieur logiciel, ou équivalent) sur des produits IA.
• Expérience avérée dans l’intégration de solutions ML/IA en production (APIs, back-end, intégration front-end).
• Maîtrise des concepts et algorithmes clés des LLMs et du machine learning.
• Expérience pratique en fine-tuning de LLMs, RAG avancé et/ou cas d’usage agentiques.
• Solides compétences en Python ; expérience avec PyTorch fortement souhaitée.
• Excellentes capacités de communication : expliquer des concepts techniques complexes à des publics variés.
• Autonomie, sens du service client et capacité à gérer plusieurs parties prenantes.
  
  

Atouts (souhaités)

• Contributions à des projets open-source (particulièrement autour des LLMs).
• Expérience en tant que Customer Engineer, Forward-Deployed Engineer, Sales Engineer, Solutions Architect ou Technical Product Manager.
• Expérience en déploiement à grande échelle et optimisation d’inférence (latence, coût, scalabilité).