AI Engineer : industrialiser vos cas d'usage IA
Un AI Engineer senior pour passer du POC à la production : conception de RAG, d'agents et de pipelines LLM, évaluation, observabilité et LLMOps. Activable à la journée, en mode enveloppe, en régie ou au forfait.
Ce que couvre un AI Engineer Foxpilot
L'AI Engineer fait le pont entre vos données, les modèles de langage et vos applications. Sa mission n'est pas de produire une démo impressionnante mais un service fiable, mesuré et sécurisé : RAG, agents, intégration de LLM, évaluation et LLMOps. C'est le profil qui transforme un cas d'usage IA en valeur exploitable en production.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Conception de chaînes de récupération sur vos données : ingestion, chunking, embeddings, recherche vectorielle et reranking. Réponses ancrées dans vos sources, avec citations et contrôle des hallucinations.
Agents & orchestration
Agents outillés (tool calling, function calling), workflows multi-étapes et orchestration de tâches. Conception des garde-fous, des boucles de validation et des points de reprise pour des agents fiables en production.
Intégration de LLM
Intégration des API OpenAI, Anthropic et Mistral (et endpoints managés Azure OpenAI / AWS Bedrock) dans vos applications. Gestion des prompts, du streaming, des coûts par requête et de la latence.
Évaluation & garde-fous
Jeux d'évaluation, métriques de qualité et de régression, tests anti-hallucination, filtrage des entrées/sorties et contrôle des données sensibles. On mesure avant d'industrialiser.
LLMOps & observabilité
Mise en production continue des prompts et chaînes, traçabilité, monitoring de la qualité, des coûts et de la latence, alerting. Le cas d'usage devient un service exploité, pas une démo.
Sécurité des données
Cloisonnement des données, gestion des secrets, choix d'hébergement des modèles (API vs endpoints privés), conformité au cadre de votre organisation. La donnée ne fuit pas par le LLM.
La stack maîtrisée par nos AI Engineers
Nos AI Engineers travaillent avec les outils de référence de l'écosystème LLM, choisis selon votre contexte — coût, latence, souveraineté et sensibilité des données. La vitesse de l'IA reste encadrée : revue senior, tests, scan de sécurité et mesure de la dette technique. Vitesse maîtrisée, pas fantasmée.
Langage & frameworks
Python, LangChain et LlamaIndex pour l'orchestration RAG et agents, FastAPI pour exposer les services. Code encadré : revue senior, tests, anti-duplication et mesure de la dette.
Modèles & plateformes
API OpenAI, Anthropic et Mistral, endpoints managés Azure OpenAI et AWS Bedrock. Choix du modèle selon le coût, la latence, la souveraineté et la sensibilité des données.
Bases vectorielles
pgvector (PostgreSQL), Pinecone, Qdrant. Indexation, recherche sémantique, hybride et reranking, dimensionnés pour vos volumes et vos contraintes d'hébergement.
Évaluation & observabilité
Évaluation outillée (Ragas, promptfoo, golden datasets versionnés) et observabilité (Langfuse / LangSmith) : traçage des chaînes, suivi des coûts, de la latence p95 et du taux d'hallucination, tableaux de bord qualité. La brique qui rend l'IA mesurable et auditable.
Mode enveloppe : un AI Engineer activable à la journée
Les projets IA avancent rarement de façon linéaire. Le mode enveloppe répond à cette réalité : vous pré-achetez un volume de jours et vous mobilisez l'AI Engineer au rythme réel de votre projet, à la journée. Vous gardez un profil senior immédiatement disponible sans porter le coût d'un poste permanent.
Un volume de jours pré-acheté, mobilisable au rythme réel de votre projet IA — pas d'engagement plein temps imposé.
Profil senior activable à la journée : quelques jours pour cadrer un RAG, une montée en charge pour industrialiser, du run léger ensuite.
Vous ne payez que les jours consommés sur l'enveloppe, ce qui optimise le coût total des projets qui avancent par paliers.
Disponibilité d'un AI Engineer assessé et expérimenté, sans le délai d'un recrutement ni le coût d'un poste permanent.
Assessment et expérience IA vérifiée
Tous les consultants Foxpilot passent un assessment d'évaluation de compétences et justifient d'une expérience vérifiée sur des thématiques IA. Vous n'activez pas un profil « affiché senior » sur un CV, mais un AI Engineer dont les compétences ont été évaluées. Nos co-fondateurs sont passés par Sopra Steria, Talan, Decathlon et L'Oréal, avec des missions menées chez Pernod Ricard et Crédit Agricole : un pedigree d'ingénierie au service de vos projets IA exigeants.
TJM indicatif et modes d'intervention
Le TJM d'un AI Engineer dépend de la séniorité, de la rareté de la stack et de la complexité du cas d'usage. Les fourchettes ci-dessous sont des repères marché ; le TJM final est établi sur devis. Le mode enveloppe permet souvent d'optimiser le coût total en ne mobilisant le profil que sur les jours réellement utiles.
| Profil | TJM indicatif (€/jour) |
|---|---|
| AI Engineer confirmé | à partir de ~500 € |
| AI Engineer senior (RAG / agents en prod) | ~650 – 800 € |
| Lead AI Engineer / LLMOps | ~800 – 900 € |
Fourchettes indicatives du marché pour un AI / ML engineer, données à titre de repère. Le TJM final est établi sur devis, selon la séniorité, la stack et la durée de la mission.
| Mode d'intervention | Quand le choisir |
|---|---|
| Mode enveloppe | Projet IA par paliers, besoin irrégulier, profil activable à la journée |
| Régie | Intégration à votre équipe sous votre pilotage, au TJM (obligation de moyens) |
| Forfait | Périmètre cadré, engagement sur délai et prix (obligation de résultat) |
| Centre de services / TMA | Run et maintenance continue de vos services IA en production |
Questions fréquentes sur l'AI Engineer en prestation
Qu'est-ce qu'un AI Engineer ?
Quelle différence avec un Data Scientist ?
Qu'est-ce que le « mode enveloppe » (activable à la journée) ?
Couvrez-vous le passage en production (LLMOps) ?
Quel TJM pour un AI Engineer ?
Un cas d'usage IA à faire passer en production ?
Décrivez-nous votre projet — RAG, agent, intégration de LLM ou industrialisation. Nous staffons l'AI Engineer senior augmenté par l'IA adapté à votre contexte, en mode enveloppe, en régie ou au forfait, et vous proposons un cadrage clair.
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