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Rôle IA · Offre ouverte

Développeur IA / RAG / Python

BI SOLUTIONS

Freelance
Senior
RAG Platform
Remote
21 Rue de Flandre, 75019 Paris, France · Remote
EUR 400-550/day

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

3 compétences2 outils

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En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: Freelance
Lieu de travail: Remote
Localisation: 21 Rue de Flandre, 75019 Paris, France · Remote
Rémunération: EUR 400-550/day
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: RAG Platform
Avantages: Mission remote IDF, forte autonomie technique.
Comment postuler: Montre une architecture RAG avec coût/latence monitorés.
Site de l’entreprise: www.bi-solutions.fr
Publiée le: 14 juil. 2026
Mise à jour: 3 août 2026

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

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.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

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
Analytical SQL for features, cohorts, label quality, and experiment analysis at scale.

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, 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.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

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.
You read the full listing (comp: EUR 400-550/day, benefits in At a glance) and your expectations align.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans Mon compte, et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

Montre une architecture RAG avec coût/latence monitorés.

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