Recrutement NLP Engineer
LLM/RAG en production : pipelines texte, serving, latence/coûts, sécurité. Cabinet de recrutement IA, au succès, 95% de succès. Confiez votre recrutement NLP Engineer.
Pourquoi choisir Factoriel pour recruter vos profils NLP Engineer ?
L’utilisation GenAI (assistants, recherche sémantique, extraction/résumé) exigent des chaînes NLP/LLM solides : qualité de récupération, évaluation des réponses, latence/coûts maîtrisés et garde-fous sécurité. Factoriel vous recrute un NLP Engineer pour concevoir et mettre en prod ces pipelines (data → retrieval → prompt → eval → serving) au service du produit et des SLA. Pourquoi Factoriel ?
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Spécialistes IT/Data & IA : consultants ex-IT, réseau actif de candidats passifs.
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Méthode hybride : chasse directe NLP engineer ciblée + annonce dynamique.
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Candidatures: 2 semaines pour présenter 1+ candidats qualifiés.
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Suivi et garantie : accompagnement jusqu’à la signature, garantie d’intégration. Mission au succès, 95% de réussite.
Profils NLP Engineer recrutés
NLP Engineer — Assistants et Automation
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Orchestration d’outils, policy/safety, context caching.
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Éval continue (tasks success, factualité).
NLP Engineer — Recherche sémantique / Q&R
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RAG hybride (dense + BM25), reranking, filtres.
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Monitoring qualité de récupération.
En savoir plus : MLOps →
NLP Engineer — Extraction et Résumé de documents
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OCR/layout, NER, long-context résumé, post-processing.
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Golden sets & éval business.
En savoir plus : Data Engineer →
NLP Engineer — Sécurité et Conformité
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Prompt injection, exfiltration, PII, audit/lineage.
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Durcissement fournisseurs & politiques d’usage.
Stack et pratiques Ingénieur NLP
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LLM & libs : Transformers (HF), PEFT/LoRA, tokenizers, vLLM/TGI (selon archi).
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Orchestration RAG : LangChain/LlamaIndex, vector DB (FAISS, Milvus, pgvector, Pinecone).
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Évaluation : golden sets, judge LLM, métriques QA/similarité, human-in-the-loop.
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Data : OCR/layout (si docs), NER, normalisation, détection PII.
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Mise en prod : MLflow/W&B, DVC, Airflow/Prefect, Vertex/SageMaker/Azure ML.
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Observabilité & sécurité : Evidently/Great Expectations, OpenTelemetry, secrets/IAM, policy.
Délai, tarifs et engagements
Honoraires d’un recrutement de NLP Engineer au succès. Garantie de remplacement selon conditions définies au cadrage, ou remboursement. Confidentialité, conformité (privacy, IA responsable), non-discrimination : nos standards sont contractuels.
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Délai moyen : 2 à 4 semaines pour présenter un 1er candidat qualifié.
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Honoraires fixes : 20 % du brut annuel, sans acompte, paiement uniquement au succès.
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Garantie : remplacement ou remboursement pendant 3 à 4 mois.
Où nous recrutons des NLP Ingénieurs (France & remote) ?
Depuis 2013, Factoriel accompagne les entreprises partout en France dans leurs recrutements d’ingénieurs NLP.
Nos recruteurs spécialisés interviennent à Paris , Lyon, Bordeaux, Lille, Strasbourg, Toulouse, Grenoble, Nice et dans toutes les grandes métropoles françaises.
Grâce à une expertise 100 % dédiée aux métiers IT & IA, nos chasseurs de têtes réussissent à 95% vos recrutements IT & IA avec rapidité, fiabilité et précision, quel que soit votre territoire.
FAQ NLP Engineer
C’est quoi un NLP ingénieur ?
Un ingénieur NLP conçoit et industrialise des pipelines texte/LLM : ingestion/cleaning, RAG (retrieval + prompts), évaluation, serving et observabilité. Objectif : des fonctionnalités utilisées en production, avec latence et coûts maîtrisés.
Différences avec Data Scientist NLP et ML Engineer ?
Le Data Scientist NLP conçoit et évalue les approches (modèles, prompts, métriques). Le NLP Engineer bâtit les pipelines et met en prod. Le ML Engineer optimise serving/latence/coûts et la robustesse runtime. Fonctions complémentaires.
Quand recruter un NLP Engineer ?
Quand les cas d’usage (assistants, recherche sémantique, extraction/résumé) doivent passer du POC à la prod, quand les hallucinations bloquent l’adoption, ou quand latence/coûts ne tiennent pas les SLO.
Quelles compétences recherchée pour un NLP ingénieur (2026) ?
Transformers/HF, LangChain/LlamaIndex, vector DB (FAISS/Milvus/pgvector/Pinecone), évaluation LLM, sécurité (prompt-injection/PII), serving (endpoints, A/B/shadow), observabilité (logs/metrics/traces).
Quelles responsabilités concrètes du NLP ingénieur au quotidien ?
Pipeline texte→retrieval→prompt→réponse→éval, qualité/latence/coûts, sécurité & conformité, docs/runbooks, collaboration Produit/DE/MLE/MLOps. Priorité : fiabilité et impact d’usage.
Erreurs à éviter dans le recrutement d'un NLP ingénieur ?
Tester hors contexte produit, confondre NLP Engineer et ML Engineer, ignorer évaluation/sécurité, négliger observabilité et coûts. Ne pas définir de scorecard claire (KPI, SLO, risques).