Rol IA · Oferta abierta

Développeur IA / RAG / Python

BI SOLUTIONS

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

3 habilidades2 herramientas

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De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Freelance / autónomo
Modalidad: Remote
Ubicación: 21 Rue de Flandre, 75019 Paris, France · Remote
Compensación: EUR 400-550/day
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: RAG Platform
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

BI SOLUTIONS is hiring a Senior Développeur IA / RAG / Python on the RAG Platform team (Remote · Paris, France). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

BI SOLUTIONS intervient sur des plateformes RAG en IDF avec exigences de performance et gouvernance des données.

Mission orientée Python + retrieval, avec forte autonomie et ownership production.

Ce que vous allez faire

Livrer en production des pipelines RAG avec contraintes de coût et latence avec évaluation offline, monitoring et plan de rollback.
Travailler avec produit, métier et design pour cadrer les besoins et priorités.
Améliorer qualité des données, observabilité et KPI business liés aux usages IA.
Documenter runbooks, incidents et standards de sécurité pour l'équipe.

Profil recherché

Expérience concrète Python / stack ML-LLM avec features déjà déployées.
Bonne pratique SQL, expérimentation et communication claire aux non-tech.
Capacité à gérer les compromis qualité, coût, latence et sécurité.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
LangChain
Orchestrating LLM chains, tools, and retrieval with observable steps and failure handling.
SQL

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

Vector DBsTool
Embedding storage, hybrid search, and freshness strategies for RAG and semantic retrieval.
DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

You can show evidence in your application: Montre une architecture RAG avec coût/latence monitorés.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, SQL, Vector DBs, and Docker.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You communicate clearly in writing, document decisions, and can overlap with the team’s core hours for pairing and incident response.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

Montre une architecture RAG avec coût/latence monitorés.

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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