Data scientist / IA Engineer - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 550€ / jourNotre client dans le secteur Agroalimentaire recherche un/une Data scientist / IA Engineer H/FDescription de la mission :Notre client recherche un freelance Data scientist pour compléter son équipe IA.Son rôle est de mettre en place des solutions IA dans les produits existants. * Concevoir, développer et évaluer les briques d'IA et d'IA générative intégrées aux solutions (modèles, prompts, chaînes de traitement, RAG). * Développer en Python les composants IA de bout en bout, de l'expérimentation jusqu'à leur intégration dans le produit. * Mesurer et améliorer la performance des systèmes IA (qualité des réponses, pertinence, coûts, latence, évaluation et tests).IA agentique et orchestration * Concevoir et implémenter des agents IA et leurs interactions (agent to agent), avec LangChain et LangGraph. * Mettre en place et faire évoluer l'orchestrateur d'agents : routage, mémoire, appels d'outils, gestion des erreurs et supervision des workflows agentiques. * Industrialiser les cas d'usage avec les Data Engineers pour un passage en production fiable et scalable.Méthodologie et expertise * Apporter un savoir-faire et des idées dans la méthodologie : cadrage des cas d'usage, choix d'approche, protocoles d'évaluation, bonnes pratiques de développement IA. * Challenger les besoins métiers et proposer les solutions IA les plus pertinentes (et savoir écarter l'IA quand elle n'est pas la bonne réponse). * Assurer la veille technologique, documenter et diffuser les pratiques auprès des équipes de la Data Factory.Compétences / Qualités indispensables :Data Scientist / Ia Engineer, IA agentique, Agent to agent, Code en Python, IA gen Longchain, longgraphCompétences / Qualités qui seraient un + :Orchestrateur d'agentInformations concernant le télétravail :Oui - 2 jours/semaine de télétravailBureaux à Nantes ou RungisDescriptif de la stack technique * Python (expert) * IA générative & agentique * LangChain, LangGraph, orchestration d'agents, patterns agent to agent, RAG, prompt engineering * Modèles & APIs * LLM via APIs (Vertex AI / Gemini, OpenAI ou équivalent) * Cloud & data * Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, bases vectorielles * MLOps / DevOps * Git, CI/CD (Jenkins), Terraform, environnement Linux