Dans le cadre d'un programme d'innovation en cybersécurité, nous recherchons un Expert en Intelligence Artificielle Générative pour concevoir, entraîner et évaluer des modèles de langage spécialisés destinés à assister les équipes opérationnelles dans l'analyse des menaces et l'automatisation des processus de sécurité. Le consultant interviendra sur les missions suivantes : Réaliser le fine-tuning de modèles de langage open source (LLM/SLM) sur des jeux de données spécialisés. Concevoir et mettre en œuvre des stratégies d'alignement des modèles afin d'améliorer la qualité des réponses et de réduire les hallucinations à l'aide de techniques de Reinforcement Learning (DPO, PPO, GRPO...). Structurer, préparer et formater les données d'entraînement selon les meilleures pratiques (ChatML, Alpaca, etc.). Développer des pipelines d'évaluation et de benchmarking permettant de mesurer les performances des modèles à l'aide de benchmarks de référence (MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge...). Collaborer avec les équipes métier et techniques afin de concevoir des solutions IA robustes, performantes et adaptées aux besoins opérationnels. Compétences requises : Expertise en fine-tuning de LLM avec LoRA, QLoRA et frameworks tels que TRL, Unsloth ou Axolotl. Maîtrise des techniques d'alignement et de Reinforcement Learning appliquées aux modèles de langage. Solides compétences en Python et PyTorch. Expérience des méthodologies d'évaluation des modèles d'IA générative. Connaissance des environnements MLOps et des outils de déploiement (Hugging Face Hub, vLLM, Ollama, Triton) appréciée. Une sensibilité aux problématiques de cybersécurité constitue un atout.
Missions : - Adapter et spécialiser des modèles de langage open source sur des jeux de données métier. - Mettre en œuvre des techniques d'alignement visant à améliorer la pertinence, la fiabilité et la qualité des réponses générées. - Définir les formats de données, prompts et structures conversationnelles adaptés à l'entraînement des modèles. - Concevoir et industrialiser des processus rigoureux d'évaluation et de benchmark des performances des modèles. - Participer à l'amélioration continue des méthodes d'apprentissage et d'optimisation des modèles. - Accompagner les équipes techniques sur les sujets liés à l'intelligence artificielle générative. - Compétences techniques requises - Fine-Tuning de modèles - Maîtrise des techniques d'adaptation de modèles de langage telles que LoRA et QLoRA. - Expérience sur des frameworks spécialisés de fine-tuning (Unsloth, Axolotl, TRL ou équivalent). - Structuration et préparation des données - Expérience dans la conception et la structuration de jeux de données d'entraînement. - Maîtrise des formats conversationnels utilisés pour les modèles génératifs (ChatML, Alpaca ou équivalent). - Alignement et optimisation - Mise en œuvre de méthodes d'optimisation des réponses basées sur l'apprentissage par renforcement ou les préférences. - Connaissance des frameworks d'alignement tels que TRL, OpenRLHF, verl ou solutions similaires. - Évaluation et benchmarking - Conception de protocoles de validation et de mesure des performances. - Utilisation de benchmarks standards et d'outils d'évaluation comparative des modèles. - Compétences complémentaires appréciées - Intérêt pour les problématiques liées à la sécurité informatique ou aux systèmes complexes. - Connaissance des plateformes de déploiement et d'inférence de modèles d'IA. - Excellente maîtrise de Python et de PyTorch. - Connaissance des environnements MLOps et des outils d'industrialisation IA. - - Expert en Intelligence Artificielle et Modèles de Langage - Description de mission anonymisée - Dans le cadre d'un programme d'innovation technologique, nous recherchons un(e) Expert(e) en Intelligence Artificielle spécialisé(e) dans les Modèles de Langage (LLM/SLM) afin de concevoir, adapter et évaluer des modèles de traitement du langage naturel dédiés à des cas d'usage métier à forte valeur ajoutée. - En collaboration avec les équipes techniques et les équipes métier, le consultant interviendra sur les activités suivantes :
Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle Générative appliquées à la cybersécurité, nous recherchons un(e) Expert(e) IA Générative / LLM Engineer pour rejoindre une équipe R&D en charge de concevoir, entraîner et industrialiser des modèles de langage spécialisés. Vous interviendrez sur des projets innovants visant à automatiser l'analyse de menaces, améliorer la détection d'incidents et assister les équipes cybersécurité grâce aux technologies d'IA les plus avancées. Vos missions: Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de langage (LLM/SLM) open source. Réaliser le fine-tuning de modèles tels que Llama, Mistral, Qwen ou équivalents. Structurer, préparer et enrichir les jeux de données d'entraînement. Mettre en œuvre des techniques d'alignement afin d'améliorer la qualité des réponses et de limiter les hallucinations. Concevoir et exécuter des campagnes d'évaluation et de benchmarking des modèles. Développer des pipelines d'entraînement, d'inférence et de validation. Collaborer avec les équipes Data, IA et Cybersécurité pour développer des solutions robustes et industrialisables. Participer à la veille technologique sur les avancées en IA Générative et LLM. Compétences techniques: Python PyTorch Hugging Face LLM / NLP Fine-Tuning LoRA / QLoRA TRL DPO / PPO / GRPO MMLU RAG Vector Database MLOps
Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.
