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AI Engineer freelance

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. Nous vous présentons des profils évalués en moins de 48h.

Par Claire Scepi · Mis à jour le

Ce que fait un AI Engineer

L'AI Engineer conçoit, intègre et exploite des systèmes fondés sur des modèles de langage : agents multi-étapes, pipelines d'extraction documentaire, recherche augmentée (RAG), assistants métier. Il travaille le plus souvent en Python, avec FastAPI, LangChain ou LangGraph, au-dessus des modèles de Claude, Gemini ou OpenAI, sur AWS ou GCP.

Dans nos échanges avec les clients, l'IA, les agents et les LLM arrivent juste derrière l'infrastructure parmi les besoins exprimés. L'enjeu n'est plus d'expérimenter : selon le BCG, 60 % des entreprises ne tirent presque aucune valeur concrète de l'IA malgré leurs investissements (The Widening AI Value Gap, 2025). Nos clients cherchent des ingénieurs qui mettent en production, et qui tiennent dans la durée.

Ce qui distingue un vrai AI Engineer d'un développeur qui appelle une API, c'est tout ce qui se passe autour de l'appel. Il construit un jeu de vérité terrain avant de toucher un prompt, instrumente chaque appel, prévoit la reprise humaine quand le modèle hésite et sait arbitrer entre qualité, latence et coût. C'est précisément ce que nous évaluons.

Les missions que nos freelances mènent

Quelques missions récentes de nos freelances en AI engineering.

  • 01

    Orchestrer des agents en production

    Agents multi-étapes avec appels d'outils, reprise humaine, gestion des erreurs et des relances, déployés sur AWS ou GCP avec leur infrastructure as code et leur documentation.

  • 02

    Automatiser l'extraction documentaire

    Devis, factures, bons de commande et emails transformés en données structurées : OCR et LLM, approches hybrides règles et modèle, classification, rapprochement et reranking des cas ambigus.

  • 03

    Construire un RAG sur les données internes

    Indexation des bases métier et des retours clients, découpage, reranking et évaluation de la pertinence des réponses, jusqu'à la mise en production.

  • 04

    Mesurer la qualité des sorties

    Observabilité de chaque appel LLM, benchmarks sur documents réels avec vérité terrain, comparaison de stratégies et tests A/B sur données de production avant tout changement de prompt.

  • 05

    Réduire la latence et le coût

    Audit de latence étape par étape, parallélisation, traitement par lots, cache, prompts raccourcis et passage à des modèles plus légers ou mieux adaptés à la tâche.

  • 06

    Déployer des agents auprès des métiers

    Assistants pour les équipes opérations, ventes ou finance, connectés au CRM, au Drive ou à Jira, avec pilote utilisateurs, garde-fous, contrôle d'accès et formation des équipes.

Les technologies les plus demandées

Les technologies qui reviennent le plus dans les missions et les besoins de nos clients.

Modèles
ClaudeGeminiOpenAI
Orchestration et agents
LangChainLangGraphMCPn8nDust
Back-end
PythonFastAPIAPI REST
Recherche et données
ElasticsearchVoyage AIMongoDBBigQueryRedis
Qualité et observabilité
LangSmithJeux de vérité terrainTests A/B
Cloud
AWSGCPDocker

Ce qui nous distingue

Comment nous évaluons sa pratique de l'IA

Chaque développeur passe un entretien technique et comportemental mené par un ingénieur. Une partie se déroule en partage d'écran : nous voulons voir comment il travaille réellement, pas l'entendre le raconter.

  1. Ses agents en production

    Un agent ou un pipeline qu'il a réellement mis en production, et la manière dont il gère les erreurs, les relances et la reprise humaine. Une démonstration ne suffit pas.

  2. Sa méthode d'évaluation

    Comment il teste un prompt, construit un jeu de vérité terrain et compare deux approches. Un bon AI Engineer mesure la qualité des sorties avant de l'affirmer.

  3. Sa maîtrise des coûts

    Sa lecture du coût par tâche, du choix de modèle et des boucles qui consomment des tokens sans rien produire. Nous attendons des arbitrages chiffrés sur ses propres projets.

  4. Sa rigueur sur les données

    Les garde-fous, les contrôles d'accès et les validations qu'il met en place, et la manière dont il détecte et corrige les hallucinations avant qu'elles n'atteignent les utilisateurs.

Critère éliminatoire

Sans pratique de l'IA illustrée et démontrée, nous ne donnons pas suite.

Notre méthode d'évaluation

Une mission type

Client
Scale-up B2B en forte croissance

Les équipes opérations, ventes et finance traitaient à la main un volume croissant de documents et d'échanges clients. L'entreprise voulait automatiser ces flux avec des LLM, sans perdre en fiabilité ni laisser filer les coûts.

  • Mise en production d'un pipeline d'extraction et de classification de devis, factures et bons de commande, combinant OCR, LLM et reranking des cas ambigus
  • Benchmark de bout en bout sur des documents réels avec vérité terrain, et comparaison quantitative des approches avec et sans OCR
  • Instrumentation de l'ensemble des appels LLM, audit de latence et définition d'axes d'optimisation : parallélisation, cache, prompts plus courts, modèles plus légers
  • Assistant qui propose aux équipes des actions et des emails à partir des appels et des échanges du CRM, avec tests A/B sur données de production avant chaque changement de prompt et réduction du coût LLM par changement de modèle

Tarifs

Combien coûte un AI Engineer freelance ?

Ces montants sont les TJM moyens facturés à nos clients sur nos missions, hors taxes.

TJM moyen

638 €

Fourchette : 600 € à 700 € HT par jour

TJM par niveau de séniorité
NiveauTJM moyen HT
Confirmé ou seniorAgents, assistants conversationnels, extraction documentaire et RAG en production.606 €
ML Engineer / MLOpsIndustrialisation de modèles de machine learning et de leurs pipelines d'entraînement et de déploiement.660 €
Senior, agents métier et pilotageIntégration d'agents aux outils des métiers, cadrage et pilotage de projets IA.680 €

Source : TJM hors taxes facturés sur nos missions.

FAQ

Vos questions sur le AI Engineer freelance

Sur nos 8 dernières missions d'AI engineering, le TJM moyen facturé est de 638 € hors taxes, dans une fourchette de 600 à 700 €. Un profil centré sur les agents, les assistants conversationnels ou le RAG facture en moyenne 606 €, un ML Engineer ou MLOps 660 €, et un senior qui intègre des agents aux outils des métiers ou pilote des projets IA 680 €.

Nous présentons des profils évalués en moins de 48h après un échange sur votre besoin. Ce délai tient au fait que nos freelances sont déjà qualifiés : nous ne lançons pas une recherche à partir de zéro, nous sélectionnons parmi des ingénieurs que nous avons déjà rencontrés et évalués sur leur pratique concrète des agents, des LLM et de leur mise en production.

Le Data Scientist explore les données et construit des modèles statistiques. Le ML Engineer entraîne, déploie et réentraîne des modèles d'apprentissage automatique. L'AI Engineer, lui, bâtit des produits au-dessus de modèles de langage existants : agents, RAG, extraction documentaire, assistants métier. Son expertise porte sur l'orchestration, l'évaluation des sorties, la maîtrise des coûts et l'intégration au système d'information de votre entreprise.

Lors d'un entretien mené par un ingénieur, en partie en partage d'écran, nous examinons un agent ou un pipeline que le candidat a réellement mis en production. Nous lui demandons comment il teste un prompt, comment il construit un jeu de vérité terrain, comment il suit le coût par tâche et quels garde-fous il pose sur les données. Sans pratique démontrée, nous ne donnons pas suite.

Nos missions d'AI engineering durent en général de 12 à 36 mois, renouvellements compris. Elles se déroulent à temps plein ou à temps partiel, selon votre besoin, et la plupart sont à temps plein. Mettre un agent en production puis le faire évoluer demande de la continuité : nous définissons avec vous le rythme et la part de présence sur site dès le premier échange.

La protection se joue d'abord dans l'architecture. Nous évaluons la capacité du freelance à poser des contrôles d'accès, des couches de validation et des garde-fous conformes à vos règles de gouvernance des données. Il travaille dans le cadre que vous fixez : modèles autorisés, hébergement chez votre fournisseur cloud, traces conservées ou non. Nous précisons ces contraintes dès la qualification du besoin.

Fiche rédigée par Claire Scepi, cofondatrice de Top Profil.

Publiée le , mise à jour le .

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