Métier · IA et IA générative
Des ingénieurs qui mettent l'IA générative en production : agents, intégration de modèles de langage, outillage des équipes. Évalués sur ce qu'ils ont réellement construit.
Par Claire Scepi · Mis à jour le 1er octobre 2026
Chaque fiche détaille les missions types, la stack, notre méthode d'évaluation et les tarifs : facturés sur nos missions, ou estimés sur le marché lorsque la fiche l'indique.
Un ingénieur capable de faire passer un agent ou un pipeline LLM du prototype à la production, en mesurant la qualité de ses sorties et ce qu'il coûte.
Un data scientist qui adapte les modèles de langage à vos données : constitution de jeux annotés, fine-tuning, évaluation rigoureuse et suivi des expériences.
Un développeur qui conçoit des agents IA pour vos équipes, les connecte à vos outils (CRM, plateformes de données, Drive, Jira), les éprouve avec un pilote utilisateurs et les encadre par des garde-fous et des contrôles d'accès.
Un ingénieur qui industrialise vos modèles de machine learning et vos modèles de langage : pipelines d'entraînement, registre, déploiement automatisé, service d'inférence et surveillance en production.
Un spécialiste qui conçoit, teste et fiabilise les instructions et le contexte fournis aux modèles de langage, pour que vos assistants et vos agents répondent juste, de manière constante et mesurée.
Un profil à la fois technique et réglementaire, qui audite vos systèmes d'IA, mesure leurs biais, rend leurs décisions explicables et structure votre gouvernance face à l'AI Act.
Un référent technique qui conçoit l'architecture de vos systèmes d'IA, encadre l'équipe qui les construit et fiabilise toute la chaîne, des données à l'exploitation des modèles en production.
Les projets d'IA générative se multiplient chez nos clients, mais beaucoup restent au stade du prototype. Le passage en production demande des compétences précises : architecture d'agents, maîtrise des coûts, qualité et sécurité des sorties, intégration aux outils existants.
Les études convergent : moins d'une organisation sur cinq mesure aujourd'hui l'impact réel de ses outils IA sur ses équipes de développement (LeadDev, 2025). La différence se fait sur la méthode et sur les profils capables de l'appliquer.
Nos freelances IA sont évalués sur des réalisations concrètes : un agent mis en production, un serveur MCP branché sur des outils internes, un système dont ils savent expliquer les limites.
Ce qui nous distingue
Chaque freelance passe un entretien technique et comportemental mené par un ingénieur, en partie en partage d'écran. Nous observons ses outils, ce qu'il confie à l'IA, la manière dont il relit ce qu'elle produit et ce qu'il a construit pour lui-même. Sans pratique de l'IA illustrée et démontrée, nous ne donnons pas suite.
FAQ
Le data scientist conçoit et entraîne des modèles à partir de données. L'AI Engineer intègre des modèles existants, notamment les grands modèles de langage, dans des produits et des processus : agents, recherche augmentée, automatisations. C'est un profil d'ingénierie logicielle avant tout, orienté production, fiabilité et maîtrise des coûts.
Nous présentons des profils évalués en moins de 48h après un échange sur votre besoin. Les profils IA sont rares : notre avantage tient au fait que nous les avons déjà rencontrés et évalués sur leurs réalisations, avant même votre demande.
Lors d'un entretien mené par un ingénieur, en partie en partage d'écran, nous demandons au freelance de présenter ce qu'il a construit : un agent, un Skill, un Subagent ou un serveur MCP, et la manière dont il l'a fait évoluer. Nous l'interrogeons sur les limites rencontrées, la qualité des sorties et les coûts. Sans pratique démontrée, nous ne donnons pas suite.
Échangeons 30 minutes sur votre besoin. Nous vous présentons des profils évalués en moins de 48h.
