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Vos missions :
Concevoir et développer des architectures LLM et des solutions RAG (embeddings, bases vectorielles)
- Développer et exposer des API métiers : speech-to-text, classification d'articles et de commentaires, titraille SEO, contextualisation
- Industrialiser les modèles : conteneurisation Docker / Kubernetes, pipelines CI/CD GitLab
- Mettre en place le suivi MLOps avec MLflow : expérimentations, évaluation (LLM-as-judge, golden datasets), gestion du drift de prompts
- Contribuer au monitoring des performances et aux tests de charge
- Travailler au quotidien avec des équipes non techniques (rédactions) et vulgariser les sujets IA
Profil recherché :
3 à 5 ans d'expérience en développement IA / ML / DL, avec des déploiements effectifs en production
- Très bonne maîtrise de Python et/ou Node.js appliqués à l'IA, et de SQL
- Expérience concrète sur LLM, RAG et bases vectorielles
- Maîtrise de Docker, Kubernetes et GitLab CI/CD
- Pratique de MLflow et de l'évaluation de modèles LLM
- Un plus : cloud GCP, Azure ou souverain (OVH / Scaleway) en contexte hybride, agents IA, SLM, Prometheus / Grafana
- Autonome, à l'aise dans un cadre peu défini, habitué aux rituels agiles
- Français courant indispensable
Candidate profile
Profil recherché :
3 à 5 ans d'expérience en développement IA / ML / DL, avec des déploiements effectifs en production
- Très bonne maîtrise de Python et/ou Node.js appliqués à l'IA, et de SQL
- Expérience concrète sur LLM, RAG et bases vectorielles
- Maîtrise de Docker, Kubernetes et GitLab CI/CD
- Pratique de MLflow et de l'évaluation de modèles LLM
- Un plus : cloud GCP, Azure ou souverain (OVH / Scaleway) en contexte hybride, agents IA, SLM, Prometheus / Grafana
- Autonome, à l'aise dans un cadre peu défini, habitué aux rituels agiles
- Français courant indispensable
Working environment
Profil recherché :
3 à 5 ans d'expérience en développement IA / ML / DL, avec des déploiements effectifs en production
- Très bonne maîtrise de Python et/ou Node.js appliqués à l'IA, et de SQL
- Expérience concrète sur LLM, RAG et bases vectorielles
- Maîtrise de Docker, Kubernetes et GitLab CI/CD
- Pratique de MLflow et de l'évaluation de modèles LLM
- Un plus : cloud GCP, Azure ou souverain (OVH / Scaleway) en contexte hybride, agents IA, SLM, Prometheus / Grafana
- Autonome, à l'aise dans un cadre peu défini, habitué aux rituels agiles
- Français courant indispensable
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Développeur IA / MLOps - LLMOps
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