Le poste 236035/Ingénieur IA Junior Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel
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Ingénieur IA Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel
Mission principale
Concevoir et déployer des systèmes IA en utilisant des modèles existants (LLM, NLP, vision), sans entraînement lourd, mais avec une forte expertise en prompt engineering, context engineering et intégration métier.
Responsabilités clés
Créer des prompts optimisés et des contextes enrichis pour améliorer la pertinence des réponses IA.
Concevoir des workflows IA (LangChain, LiteLLM, VLLM) pour orchestrer les interactions.
Intégrer les solutions IA dans les processus métiers (API, microservices). Évaluer la performance des systèmes IA (qualité, robustesse, biais).
Mettre en place des mécanismes de récupération contextuelle (RAG) et gestion des données.
Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM).
Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine).
Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation.
Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel
Profil recherché
Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM).
Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine).
Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation.
Environnement de travail
Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM).
Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine).
Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation.
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