Architecte Cloud – IA Generative ; NLP; IA ML Tensorflow; PyTorch; Scikit-learn Python

Description de la mission

Publié le 19/11/2024
Poste à Mi-Temps
Rattaché(e) au Responsable du Pôle Innovation Technologique et en collaboration étroite avec le Responsable du Pôle 2IA, vous participerez à la conception et au déploiement de solutions d’IA générative (LLM) innovantes pour répondre aux besoins métiers du cient. Votre mission principale sera le développement de nos projets d’IA (Bob et Otto V2), en exploitant les dernières avancées en matière de traitement du langage naturel.
Dans le cadre de ces projets, vous serez force de proposition sur la réflexion globale d’un choix d’architecture technique commune, partagée entre nos deux services.
Pour cela, vous apporterez vos connaissances et votre prisme data science / IA.
Profil du candidat
Diplôme d’ingénieur ou Master 2 en informatique, mathématiques appliquées ou équivalent, avec une spécialisation en IA.
Solide expérience de travail avec au moins une des plateformes cloud suivantes : Azure, GCP, AWS.
Expérience significative en développement d’applications d’IA, notamment dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP).
Connaissance approfondie des modèles de langage (LLM) et des techniques d’entrainement.
Maitrise de Python et des librairies d’IA/ML courantes (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn…).
Excellent relationnel, capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement avec des interlocuteurs techniques et non techniques.
Les plus
Expérience avec les chatbots et les agents conversationnels.
Connaissance des outils de développement DevOps (Git, Docker, Kubernetes).
Intérêt pour le domaine des médias et de la radio.
Description de l‘entreprise
Concevoir et déployer des solutions d’IA générative (LLM) sur les plateformes cloud Azure, GCP ou AWS.
Définir l’architecture technique optimale pour le chatbot OTTO V2 et assurer son intégration aux systèmes existants en lien avec le pôle 2IA.
Entraîner et optimiser des modèles de langage (LLM) sur des jeux de données spécifiques du client.
Développer des pipelines d’intégration continue/livraison continue pour le déploiement et la mise à jour des modèles.
Collaborer avec les équipes métiers pour identifier les opportunités d’application de l’IA générative.
Documenter les solutions techniques et partager votre expertise avec l’équipe.