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# Prestation de développement IA/ MLOps (F/H)

- **Company:** ODHCOM - FREELANCEREPUBLIK
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Continuous Delivery, Python (Programming Language), Node.Js, Reference Data, SQL Databases, Performance Testing, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Generative AI, Gitlab-ci, Kubernetes, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** October 20, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=34448615ae18e327

## About the Role

3 à 5 ans d?expérience significative en développement IA/ML/DL, avec des mises en production.
Maîtrise de Python et/ou Node.js, de SQL, des LLM, du RAG et des bases vectorielles.
Expérience de Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, MLOps et MLflow.
Compétences en NLP, transcription audio et développement d?API métiers.
Connaissance du cloud, de l?observabilité et des tests de performance ; autonomie, aisance en français et capacité à vulgariser auprès d?interlocuteurs non techniques, notamment journalistiques.
Ile de France 2 à 3 jours de présentiel obligatoire

## Description

Au sein de la direction Produit et Technologies, vous rejoindrez une équipe transversale dédiée à l?intelligence artificielle et contribuerez au développement de solutions pour les offres d?information. Votre mission couvrira notamment l?IA générative, les architectures de grands modèles de langage, les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), le traitement automatique du langage et la transcription audio.
Vous développerez et exposerez des services métiers par API, notamment pour la transcription, la classification d?articles et de commentaires, la création de titres optimisés pour le référencement et la contextualisation. Vous concevrez des architectures LLM et des solutions RAG reposant sur des modèles d?embeddings et des bases vectorielles. Vous assurerez aussi le déploiement en production avec Docker, Kubernetes et des pipelines d?intégration et de déploiement continus. Enfin, vous suivrez et évaluerez la qualité des modèles avec MLflow, notamment au moyen de jeux de données de référence, d?évaluations automatisées et du suivi de l?évolution des prompts.