Embaucher un développeur IA au Maroc — Experts LLM, RAG & intégration ML

Ingénieurs IA qui construisent des produits propulsés par LLM, pipelines RAG, vision par ordinateur et intégrations ML.

ProfilDéveloppeur IA
Expérience2 à 6 ans d'expérience
DisponibilitéDisponible sous 1 semaine

Compétences techniques

  • LangChain / LlamaIndex pour l'orchestration d'applications LLM
  • OpenAI API, Anthropic Claude, Mistral — prompt engineering
  • RAG avec bases vectorielles (Pinecone, Weaviate, pgvector)
  • Fine-tuning : LoRA/QLoRA sur modèles open-source (Llama, Mistral)
  • Computer vision : YOLO, SAM, OpenCV pour détection et segmentation
  • MLOps : déploiement de modèles (FastAPI + Docker), monitoring, A/B testing

Projets typiques

Chatbot IA avec RAG — Q&A documentaire, assistant base de connaissance
Traitement automatisé de documents (contrats, factures, dossiers médicaux)
Moteur de recommandation produit utilisant des embeddings
Recherche IA (recherche sémantique remplaçant la recherche par mots-clés)
Fine-tuning LLM custom pour des tâches spécifiques au domaine

Stack technique

PythonLangChainOpenAIPineconeFastAPIHugging FaceDockerpgvector

Pourquoi embaucher via Tuplify Studio

Profils validés uniquement

Chaque développeur passe une évaluation technique. Vous obtenez des profils seniors — pas des juniors revendus comme seniors.

Démarrage en 1 semaine

Pas de processus de recrutement de 3 mois. Les développeurs sont disponibles et intégrés en une semaine.

Garantie de remplacement

Si un profil ne convient pas, on remplace en 7 jours sans frais supplémentaires. Votre projet continue d'avancer.

Engagement simple

Prix fixe ou régie. Factures mensuelles. Pas de charges sociales, pas d'engagement long terme sauf si vous le souhaitez.

Modes d'engagement

Temps plein dédié

Un ou plusieurs développeurs travaillant exclusivement sur votre projet, 5 jours/semaine.

Mi-temps (20h/semaine)

Idéal pour la maintenance, les ajouts itératifs ou quand vous n'avez pas besoin d'une capacité plein temps.

Projet à prix fixe

Un périmètre défini, un prix, une deadline. Meilleur pour les projets ponctuels ou nouvelles fonctionnalités.

Questions fréquentes

Guardrails multi-couches : (1) ancrage via RAG pour que les réponses soient toujours basées sur des documents connus, (2) seuils de confiance déclenchant l'escalade humaine, (3) validation des sorties, (4) tests de red-teaming avant lancement.

pgvector si vous utilisez déjà PostgreSQL (zéro nouvelle infra). Pinecone pour le cloud managé avec auto-scaling. Weaviate pour la recherche multi-modale. Pour la plupart des projets RAG sous 1M de documents : pgvector est le choix pragmatique.

Oui — on déploie Ollama, llama.cpp ou vLLM sur votre infrastructure pour des déploiements air-gapped. Setups courants : Mistral 7B / Llama 3 sur un serveur GPU. La performance est moindre que GPT-4 mais les données ne quittent jamais votre réseau.

On définit des KPIs mesurables avant le build : précision des réponses (évaluée vs vérité terrain), taux de couverture des sujets, taux de fallback, latence par requête et coût par requête. Suivis dans un dashboard de monitoring en production.

Prêt à recruter ? Parlons-en.

Appel de 30 minutes. On présente des profils correspondants sous 48h. Sans engagement.