Mission freelance Data LLM Engineer
Île-de-France
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Le poste Data LLM Engineer
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Dans le cadre de projets innovants autour de l’Intelligence Artificielle et plus particulièrement des Large Language Models (LLM), nous recherchons un Data LLM Engineer pour rejoindre une équipe spécialisée dans la mise en place de solutions IA génératives.
MissionsConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données adaptés à l’entraînement et au fine-tuning de modèles LLM.
Participer à la préparation, la structuration et l’étiquetage de jeux de données massifs et hétérogènes.
Intégrer et déployer des modèles de langage dans des environnements de production.
Mettre en place des mécanismes d’évaluation, monitoring et amélioration continue des performances des modèles (metrics, hallucinations, biais, robustesse).
Collaborer étroitement avec les Data Scientists, MLOps et Software Engineers pour industrialiser les solutions IA.
Assurer une veille technologique sur les dernières avancées en NLP, LLM et IA générative.
Profil recherché
Bac +5 (école d’ingénieurs, université) avec une spécialisation en Data, IA ou Machine Learning.
Minimum 3 ans d’expérience en ingénierie de données ou IA, dont une expérience significative sur des projets LLM.
Rigueur, curiosité et forte capacité à travailler en équipe sur des sujets innovants.
Un bon niveau d’anglais technique est indispensable.
Expérience en fine-tuning, RAG (Retrieval Augmented Generation) ou optimisation de modèles propriétaires/open source.
Connaissance des enjeux de sécurité, confidentialité et gouvernance des données appliqués à l’IA.
Participation à des projets open-source IA/NLP.
Environnement de travail
Solide maîtrise du traitement de données : Python, PySpark, SQL.
Connaissances approfondies en Machine Learning et Deep Learning (PyTorch, TensorFlow, Transformers).
Expérience avec des frameworks et bibliothèques LLM/NLP : Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, etc.
Bonne compréhension des architectures LLM (GPT, LLaMA, Falcon, Mistral…).
Maîtrise des environnements Cloud & MLOps : AWS, Azure, GCP, Docker, Kubernetes, MLflow.
Pratiques de CI/CD, tests et monitoring de modèles en production.
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