CDIParis, France
Prestation IA, LLMOps et NLP / Profil confirmé / Paris XV
Hybride
Nous recherchons une expertise en développement IA et LLMOps afin de collaborer avec une équipe IA transverse sur des offres d’information et des produits fondés sur l’intelligence artificielle, l’IA générative, le NLP et le Speech-to-text.
Nous souhaitons bénéficier d’une expertise significative de trois à cinq ans, incluant des déploiements effectifs de solutions IA et ML en production. La prestation devra couvrir la conception d’architectures LLM, la mise en œuvre de pipelines RAG, l’utilisation de modèles d’embeddings et l’intégration de bases vectorielles.
Nous attendons également une maîtrise de Python et/ou Node.js, de SQL, de Docker, de Kubernetes ainsi que des pipelines CI/CD avec GitLab. L’expertise devra inclure les pratiques MLOps nécessaires au suivi des expérimentations, à l’évaluation de la qualité des réponses par LLM-as-judge et golden datasets, ainsi qu’au suivi du drift des prompts avec MLflow.
Nous souhaitons développer et exposer des API métiers dédiées au Speech-to-text, à la classification d’articles et de commentaires, à la titraille SEO et à la contextualisation des contenus. Une connaissance des architectures cloud et hybrides, des environnements GCP, Azure ou souverains, ainsi que des contraintes On-premise constituera un atout important. Nous valoriserons également l’expertise en systèmes agentiques, en déploiement de SLM, en tests de charge, de stress et d’endurance, ainsi qu’en monitoring avec Prometheus et Grafana.
La prestation devra s’inscrire dans une culture Agile, avec une forte capacité d’autonomie, de collaboration transverse et de vulgarisation auprès de profils non techniques, notamment éditoriaux et journalistiques.
Nous souhaitons nous appuyer sur une expertise technique confirmée afin de concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA et LLMOps répondant aux besoins des Offres d’information.
- Concevoir des architectures IA, LLM, RAG et NLP robustes, sécurisées et adaptées aux contraintes de production.
- Développer des composants Python et/ou Node.js ainsi que les traitements SQL nécessaires à l’exploitation des données.
- Mettre en place des modèles d’embeddings, des bases vectorielles et des mécanismes de recherche augmentée.
- Développer et exposer des API métiers pour le Speech-to-text, la classification de contenus, la titraille SEO et la contextualisation.
- Industrialiser les déploiements avec Docker, Kubernetes et GitLab CI/CD, dans des environnements cloud, hybrides ou On-premise.
- Structurer les pratiques MLOps avec MLflow : suivi des expérimentations, traçabilité, versionnement et reproductibilité.
- Définir des dispositifs d’évaluation de la qualité LLM incluant LLM-as-judge, golden datasets et indicateurs pertinents.
- Mettre en œuvre le suivi du drift des prompts et contribuer à l’amélioration continue des performances des modèles.
- Explorer et intégrer, lorsque pertinent, des agents IA, des SLM et des architectures favorisant la scalabilité.
- Réaliser des tests de charge, de stress et d’endurance afin de valider la robustesse des solutions.
- Configurer la supervision technique et fonctionnelle avec Prometheus, Grafana et des métriques applicatives adaptées.
- Documenter les architectures, les choix techniques, les procédures d’exploitation et les résultats d’évaluation.
- Collaborer avec les équipes IA, Produit, Technologies et les profils éditoriaux en appliquant les rituels et principes Agile.
- Vulgariser les concepts et résultats IA auprès de parties prenantes non techniques, notamment les journalistes et équipes métier.
Informations de la mission :
Nous souhaitons bénéficier d’une expertise significative de trois à cinq ans, incluant des déploiements effectifs de solutions IA et ML en production. La prestation devra couvrir la conception d’architectures LLM, la mise en œuvre de pipelines RAG, l’utilisation de modèles d’embeddings et l’intégration de bases vectorielles.
Nous attendons également une maîtrise de Python et/ou Node.js, de SQL, de Docker, de Kubernetes ainsi que des pipelines CI/CD avec GitLab. L’expertise devra inclure les pratiques MLOps nécessaires au suivi des expérimentations, à l’évaluation de la qualité des réponses par LLM-as-judge et golden datasets, ainsi qu’au suivi du drift des prompts avec MLflow.
Nous souhaitons développer et exposer des API métiers dédiées au Speech-to-text, à la classification d’articles et de commentaires, à la titraille SEO et à la contextualisation des contenus. Une connaissance des architectures cloud et hybrides, des environnements GCP, Azure ou souverains, ainsi que des contraintes On-premise constituera un atout important. Nous valoriserons également l’expertise en systèmes agentiques, en déploiement de SLM, en tests de charge, de stress et d’endurance, ainsi qu’en monitoring avec Prometheus et Grafana.
La prestation devra s’inscrire dans une culture Agile, avec une forte capacité d’autonomie, de collaboration transverse et de vulgarisation auprès de profils non techniques, notamment éditoriaux et journalistiques.
Nous souhaitons nous appuyer sur une expertise technique confirmée afin de concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA et LLMOps répondant aux besoins des Offres d’information.
- Concevoir des architectures IA, LLM, RAG et NLP robustes, sécurisées et adaptées aux contraintes de production.
- Développer des composants Python et/ou Node.js ainsi que les traitements SQL nécessaires à l’exploitation des données.
- Mettre en place des modèles d’embeddings, des bases vectorielles et des mécanismes de recherche augmentée.
- Développer et exposer des API métiers pour le Speech-to-text, la classification de contenus, la titraille SEO et la contextualisation.
- Industrialiser les déploiements avec Docker, Kubernetes et GitLab CI/CD, dans des environnements cloud, hybrides ou On-premise.
- Structurer les pratiques MLOps avec MLflow : suivi des expérimentations, traçabilité, versionnement et reproductibilité.
- Définir des dispositifs d’évaluation de la qualité LLM incluant LLM-as-judge, golden datasets et indicateurs pertinents.
- Mettre en œuvre le suivi du drift des prompts et contribuer à l’amélioration continue des performances des modèles.
- Explorer et intégrer, lorsque pertinent, des agents IA, des SLM et des architectures favorisant la scalabilité.
- Réaliser des tests de charge, de stress et d’endurance afin de valider la robustesse des solutions.
- Configurer la supervision technique et fonctionnelle avec Prometheus, Grafana et des métriques applicatives adaptées.
- Documenter les architectures, les choix techniques, les procédures d’exploitation et les résultats d’évaluation.
- Collaborer avec les équipes IA, Produit, Technologies et les profils éditoriaux en appliquant les rituels et principes Agile.
- Vulgariser les concepts et résultats IA auprès de parties prenantes non techniques, notamment les journalistes et équipes métier.
Informations de la mission :
- Début de mission : 16/11/2026
- Durée : 6 mois
- Date de publication : 23/10/2026
- Date limite de candidature : 30/10/2026
Compétences recherchées
IA (Indispensable)LLMOps (Indispensable)NLP (Indispensable)Speech-to-text (Indispensable)Python (Indispensable)Node.js (Indispensable)SQL (Indispensable)Docker (Indispensable)Kubernetes (Indispensable)GitLab CI/CD (Indispensable)RAG (Indispensable)embeddings (Indispensable)bases vectorielles (Indispensable)MLflow (Indispensable)MLOps (Indispensable)Prometheus (Indispensable)Grafana (Indispensable)GCP (Indispensable)Azure (Indispensable)On-premise (Indispensable)SLM (Indispensable)agents IA (Indispensable)LLM-as-judge (Indispensable)golden datasets (Indispensable)Mise en production IA (Indispensable)Manipulation SQL (Indispensable)Python appliqué IA (Indispensable)Node.js appliqué IA (Indispensable)Architectures LLM (Indispensable)Pipelines CI/CD (Indispensable)Développement IA/ML/DL (Indispensable)Évaluation LLM (Indispensable)
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