> Markdown version of [/jobs/ext/4109496-developpeur-ia-llmops-nlp-ia-generative-3-a-5-ans-d-experience](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4109496-developpeur-ia-llmops-nlp-ia-generative-3-a-5-ans-d-experience). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Développeur IA / LLMOps - NLP & IA générative - 3 à 5 ans d'expérience - **Company:** ematiss - **Location:** Paris, France - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Language Modeling, Node.Js, Prometheus, Service Development Studio, SQL Databases, Data Processing, Google Cloud, Retrieval-Augmented Generation, Delivery Pipeline, Large Language Models, Grafana, Deep Learning, Generative AI, Gitlab, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker - **Published:** October 16, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=7d4a4d908f9674a3 ## About the Role * IA / Machine Learning : au moins 3 ans d?expérience en développement IA, ML ou Deep Learning, avec des déploiements effectifs en production. * Développement : maîtrise de Python et/ou Node.js, ainsi que du langage SQL. * IA générative : conception d?architectures LLM, RAG, embeddings et bases vectorielles. * DevOps : Docker, Kubernetes et CI/CD avec GitLab., * Expérience des environnements Cloud et hybrides : GCP, Azure ou Cloud souverain (OVHcloud, Scaleway), avec des contraintes d?hébergement on-premise. * Conception et déploiement d?agents IA, mise en ?uvre de Small Language Models (SLM). * Réalisation de tests de performance : charge, stress et endurance. * Mise en place de solutions de monitoring et d?observabilité avec Prometheus et Grafana. * Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d?interlocuteurs non techniques. * Autonomie, adaptabilité et pratique des méthodes agiles., Consultant disposant de 3 à 5 ans d?expérience significative en développement IA et en industrialisation de solutions d?intelligence artificielle, avec une expérience concrète de mise en production de services IA générative et/ou NLP. Le profil recherché doit être à la fois opérationnel sur le développement et capable de contribuer à l?industrialisation, à l?évaluation et au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées. ## Description Dans le cadre du développement de ses solutions d?intelligence artificielle, une équipe technique recherche un consultant spécialisé en IA / LLMOps pour contribuer à la conception, au développement et à la mise en production de solutions d?IA, d?IA générative, de NLP et de Speech-to-Text. Le consultant interviendra sur des projets concrets, de l?expérimentation jusqu?à l?industrialisation des modèles et des services IA, en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires., * Concevoir, développer et déployer des solutions d?IA et de Machine Learning en environnement de production. * Développer des applications et services IA en Python et/ou Node.js, avec manipulation de données SQL. * Concevoir et mettre en ?uvre des architectures basées sur les LLM, notamment des systèmes RAG, des modèles d?embeddings et des bases de données vectorielles. * Industrialiser les solutions IA à l?aide de pratiques MLOps, de conteneurs Docker, de Kubernetes et de pipelines CI/CD. * Mettre en place le suivi des expérimentations, l?évaluation de la qualité des réponses des LLM et la gestion des évolutions des prompts, notamment avec MLflow. * Développer et exposer des API métiers autour du Speech-to-Text, de la classification de contenus, de la génération de titres optimisés SEO et de la contextualisation de données. * Contribuer à l?amélioration continue des performances, de la fiabilité et de la qualité des solutions mises en production., MLOps : MLflow, suivi des expérimentations, évaluation des LLM (LLM-as-a-judge, golden datasets) et suivi des évolutions des prompts. * NLP / Speech-to-Text : développement de services de traitement automatique du langage et de reconnaissance vocale, exposés via des API.