🇫🇷 Paris, France · 1d ago
Machine Learning Engineer (NLP/IA générative) (IT) / Freelance
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Au sein de la Direction Data, IA et Innovation du client, le centre d’excellence développe des solutions d’IA conversationnelle pour les métiers de l’assurance (relation client, sinistres, assistance, etc.).Nous recherchons un Machine Learning Engineer spécialisé en NLP / IA Générative pour concevoir, entraîner et déployer des voicebots et chatbots de nouvelle génération, de bout en bout (du besoin métier à la mise en production).MissionsCadrage & conceptionRecueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs).Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot).Modélisation & entraînementEntraîner, adapter et évaluer des modèles NLPTravailler avec les briques voix (ASR / TTS) et les intégrer dans la chaîne conversationnelle.Industrialisation & déploiementMettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD).Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue.Amélioration continueAnalyser les logs de conversations, identifier les axes d’amélioration.Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels.Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client.Profil candidat:Profil recherché – minimum 3 années d’expérienceCompétences techniquesSolide expérience en Machine Learning / NLP.Connaissance des LLM et de l’IA générative appliqués à la conversation.Maîtrise de Python et des principaux frameworksUne expérience avec des plateformes voicebot / ASR / TTS est un plus.Compétences fonctionnelles / soft skillsCapacité à travailler du besoin métier jusqu’à la prod.Sens de la qualité de l’expérience utilisateur (parcours client, tonalité, clarté des réponses).Aisance en environnement pluridisciplinaire (métiers, IT, data).Une expérience en banque/assurance ou environnement réglementé est appréciée.Sourced from LinkedIn. Relocantly aggregates public job postings; apply on the original site.