Machine Learning Engineer – spécialisé en Generative AI

Description de la mission

Publié le 30/12/2024
Développement de nouvelles fonctionnalités de l’application web GenAI: Concevoir, implémenter et tester de nouvelles fonctionnalités basées sur les LLM, en collaboration avec l’équipe data science et les équipes métiers. Cela inclut la gestion des interactions utilisateur, l’intégration avec les bases de données internes, et la mise en place de mécanismes de sécurité et de monitoring.
Développement d’agents conversationnels spécialisés: Concevoir, entraîner et déployer des agents conversationnels spécialisés pour répondre aux besoins spécifiques de différents services (ex: service client, RH, marketing, achat). Cela implique la sélection des modèles LLM appropriés, la création de jeux de données d’entraînement, et l’évaluation des performances des agents.
Amélioration des performances et de la fiabilité: Optimiser les performances des modèles LLM et de l’application web, en termes de vitesse, de précision et de consommation de ressources. Mettre en place des mécanismes de monitoring et d’alerte pour garantir la fiabilité du système.
Recherche et développement: Explorer de nouvelles techniques et architectures de LLM pour améliorer les fonctionnalités de l’application et des agents conversationnels. Suivre l’évolution des technologies et des meilleures pratiques dans le domaine.
Collaboration et communication: Collaborer étroitement avec les équipes data science, les équipes métiers et les autres équipes techniques pour définir les besoins, concevoir les solutions et assurer une intégration fluide.
Profil du candidat
● Maîtrise approfondie de Python
● Expertise en LLM (Large Language Models) et en traitement du langage naturel (NLP) : expérience pratique avec des modèles LLM tels que GPT-3 ou BERT et une compréhension approfondie des concepts de NLP (tokenisation, embeddings, etc.)
● Connaissance approfondie des frameworks web tels que Flask ou Django pour la construction d’applications web performantes
● Expérience significative avec les bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL) pour la gestion et l’analyse des données
● Expérience avec les outils de déploiement et d’infrastructure cloud tels que GCP (Compute Engine, Cloud Run, GKE, Vertex AI, Cloud Storage, BigQuery) pour la mise en place et la gestion d’infrastructures cloud scalables
● Expérience pratique avec les outils de conteneurisation Docker et Kubernetes pour la création et le déploiement d’applications en environnement cloud
● Maîtrise des outils de versioning Git pour le suivi et la gestion du code source
● Expérience avec les processus CI/CD pour la construction, le test et le déploiement automatisés de logiciels
● Connaissance des API REST pour la communication entre les différentes applications et services
Description de l‘entreprise
● Maîtrise approfondie de Python
● Expertise en LLM (Large Language Models) et en traitement du langage naturel (NLP) : expérience pratique avec des modèles LLM tels que GPT-3 ou BERT et une compréhension approfondie des concepts de NLP (tokenisation, embeddings, etc.)
● Connaissance approfondie des frameworks web tels que Flask ou Django pour la construction d’applications web performantes
● Expérience significative avec les bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (NoSQL) pour la gestion et l’analyse des données
● Expérience avec les outils de déploiement et d’infrastructure cloud tels que GCP (Compute Engine, Cloud Run, GKE, Vertex AI, Cloud Storage, BigQuery) pour la mise en place et la gestion d’infrastructures cloud scalables
● Expérience pratique avec les outils de conteneurisation Docker et Kubernetes pour la création et le déploiement d’applications en environnement cloud
● Maîtrise des outils de versioning Git pour le suivi et la gestion du code source
● Expérience avec les processus CI/CD pour la construction, le test et le déploiement automatisés de logiciels
● Connaissance des API REST pour la communication entre les différentes applications et services