Job position Senior Data Scientist IA / LLM
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Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist IA / LLM" pour un client dans le secteur bancaire
Description🚀 Le Contexte : L'ère des Agents AutonomesDans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels.
Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django).
🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain :
Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles).
Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification).
Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing).
2. Intégration et Backend (Django) :
Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming).
Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django.
Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM.
3. RAG & Knowledge Management :
Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes.
Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers.
4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) :
Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval).
Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).
Candidate profile
Expertise Python 3 : Maîtrise avancée du langage et des patterns asynchrones.
Maîtrise de LangChain & LangGraph : Vous savez quand utiliser une chaîne linéaire et quand passer à une architecture en graphe pour gérer des comportements non-linéaires.
Expérience Django : Capacité à structurer un projet Web propre, sécurisé et scalable.
Culture IA Générative : Compréhension des enjeux de température, de fenêtres de contexte et de tokenisation.
Les "Plus" appréciés :
Expérience avec les bases de données vectorielles.
Connaissance des outils de monitoring (LangSmith).
Contribution à des projets Open Source dans l'écosystème LangChain.
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