Vous concevez, développez et déployez des solutions avancées basées sur les derniers modèles d'IA générative (LLM, modèles multimodaux, etc.).
Conception & Développement : Créer et optimiser des architectures applicatives tirant parti des LLM (architecture RAG, agents autonomes, fine-tuning).
Intégration & MLOps/LLMOps : Déployer, surveiller et maintenir les modèles en production avec des contraintes de latence, de coût et de scalabilité.
Prompt Engineering & Évaluation : Concevoir des stratégies d’évaluation rigoureuses pour mesurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des réponses générées (anti-hallucination, garde-fous/guardrails).
Industrialisation : Mettre en place les pipelines de données et sécuriser la confidentialité des données traitées.
Veille & Innovation : Suivre les évolutions rapides de l'écosystème GenAI (open source, frameworks, API) et proposer des PoC pertinents pour le produit.
Le profil recherché
Compétences techniques clés :
Maîtrise du développement Python et de son écosystème Data/AI (PyTorch, TensorFlow, Pandas, etc.).
Expérience avérée avec les LLM (OpenAI API, Anthropic, Mistral, Hugging Face, Llama).
Maîtrise des architectures RAG et des bases de données vectorielles (Pinecone, ChromaDB, Qdrant, Milvus, pgvector).
Frameworks GenAI : Utilisation de LangChain, LlamaIndex, Haystack ou DSPy.
Méthodes : Fine-tuning (LoRA/QLoRA), Quantization, Prompt Engineering avancé.
Pratiques MLOps / DevOps : Docker, CI/CD, cloud provider (AWS, GCP ou Azure).
#LI-DOP
Les petits plus
🏠 Télétravail possible (hybride)
👛 100% des frais de transports en communs pris en charge, des tickets restaurant et une mutuelle haut de gamme
❤️🩹Une politique inclusive et une référente handicap à disposition pour vous accompagner #greatplacetobe
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👩 Des Communautés Métiers et du Mentorat pour partager son expertise et en apprendre sur de nombreux sujets #greatplacetoshare
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