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Annonce — Réseau de Freelances Ingénieurs IA

Vous êtes ingénieur·e IA / ML freelance, vous aimez intervenir sur des missions courtes (quelques jours à quelques semaines), et vous êtes ouvert·e à des contextes variés (NLP, vision, RAG/LLM, recommandation, automatisation, scoring, optimisation) ? On cherche à constituer un réseau de profils IA disponibles pour des petits contrats renouvelables, sans engagement, afin de vous positionner rapidement dès qu’une mission “match” (cas d’usage, stack, disponibilité, TJM).

L’idée est simple : nous avons plusieurs clients avec des besoins et des niveaux de maturité différents. On recherche des profils capables de passer du cadrage à la mise en production : métriques, qualité, coûts, monitoring et itérations — pas seulement une démo.

Ce que vous trouverez chez nous

Des missions variées : cadrage et baseline, exploration/qualification des données, prototypage POC, industrialisation (API/service), MLOps pragmatique, évaluation et monitoring, optimisation latence/coûts, documentation et passation.

Format flexible
missions courtes, renouvelables, sans engagement long terme.
TJM
rémunération à la journée, ajustée selon séniorité / expertise / complexité mission.

Un “réseau” plutôt qu’une unique mission : vous n’êtes pas “bloqué·e” sur un seul client ; on vous propose quand ça colle.

Le type de missions

Selon les clients et la maturité existante, vous pourriez intervenir sur :

Cadrage & données

Définition des objectifs, métriques de succès, baseline, collecte/qualité des données, dataset de validation, contraintes (latence, budget, sécurité).

Modèles & évaluation

Choix d’approche (classique ML, deep learning, LLM), entraînement/fine-tune si besoin, stratégie d’évaluation, analyse d’erreurs, itérations.

Mise en production & MLOps

Packaging, API, tests, déploiement, reproductibilité (versions), tracking/registry, CI/CD et runbook.

Suivi qualité, coûts & monitoring

Monitoring de la qualité (drift, échantillonnage, évaluations régulières), alerting, coûts d’inférence, latence, reporting.

Stack : volontairement généraliste

Parce que les missions varient, on ne cherche pas “LA” stack parfaite. On cherche surtout une personne qui a les fondamentaux, et au moins une techno maîtrisée par grande catégorie.

Voici un repère :

Langage
Python (et bonnes pratiques de prod)
ML
scikit-learn, PyTorch/TensorFlow (selon contexte), notebooks → code projet
LLM/RAG
embeddings, vector DB, évaluation, guardrails
Serving
FastAPI (ou équivalent), Docker, async/retries/timeouts
MLOps
MLflow / W&B, registry, tracking, data/versioning (selon contexte)
Observabilité
logs/metrics, dashboards, alerting sur qualité/latence/coûts

Profil recherché

On accepte tous les profils, du moment que vous êtes capable de :

démarrer vite, comprendre un cas d’usage, prioriser,

livrer quelque chose de robuste et exploitable (pas juste un notebook),

communiquer clairement (limites, risques, arbitrages qualité/coûts),

et être à l’aise avec l’idée de missions courtes et variées.

Sont particulièrement appréciés :

Une culture “production” (monitoring, coûts, sécurité, reproductibilité)

Une rigueur d’évaluation (métriques, tests, analyse d’erreurs)

La capacité à vulgariser et aligner les parties prenantes

Modalités (freelance)

Statut
Freelance / indépendant
Rémunération
TJM
Durée
missions courtes, renouvelables, sans engagement long terme
Localisation
remote / hybride selon clients
Démarrage
selon vos disponibilités + urgences missions

Comment ça se passe

Premier échange rapide (15–30 min) : votre parcours, vos domaines (NLP, vision, LLM…), votre TJM, votre dispo.

On vous intègre au réseau (avec une fiche profil claire).

Dès qu’une mission correspond : brief + proposition + go.

Infos clés
Conditions de mission
  • Démarrage Dès que possible
  • Contrat Mission freelance — 2 à 6 mois
  • Mode 100 % remote
  • Localisation Remote
  • Rémunération TJM selon profil et expérience
  • Séniorité Confirmé · Senior
Sommaire
Ce que vous trouverez chez nous Le type de missions Cadrage & données Modèles & évaluation Mise en production & MLOps Suivi qualité, coûts & monitoring Stack : volontairement généraliste Voici un repère : Profil recherché Sont particulièrement appréciés : Une culture “production” (monitoring, coûts, sécurité, reproductibilité) Une rigueur d’évaluation (métriques, tests, analyse d’erreurs) La capacité à vulgariser et aligner les parties prenantes Modalités (freelance) Comment ça se passe
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