Le poste Ingénieur IA Générative & Data Science (NLP / Computer Vision / RAG)
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Dans le cadre du développement d’initiatives autour de l’Intelligence Artificielle Générative, notre client souhaite renforcer son pôle innovation par un profil capable d’explorer, tester et implémenter rapidement des solutions basées sur l’état de l’art en IA.
Vous interviendrez sur des sujets mêlant NLP, Computer Vision et LLMs, avec une forte dimension veille technologique et prototypage.
Vos missions :Réaliser une veille active sur les technologies d’IA Générative (LLM, outils, frameworks)
Identifier, benchmarker et tester des modèles SOTA (state-of-the-art)
Concevoir et implémenter des POC et prototypes IA
Construire et optimiser des pipelines de traitement de données
Mettre en place des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation)
Effectuer du fine-tuning de modèles de Deep Learning (type BERT/Transformers)
Développer des solutions NLP (classification, extraction d’informations, résumé, Q&A)
Développer des cas d’usage en Computer Vision (OCR, détection d’objets type YOLO)
Proposer des approches méthodologiques et techniques innovantes
Participer aux choix d’architecture et d’outillage IA
Langages & Data Science
Excellente maîtrise de Python
Modélisation machine learning (supervisé / non supervisé)
Expérience en Deep Learning
Frameworks & librairies
PyTorch et/ou TensorFlow
Transformers (HuggingFace)
Scikit-learn
LangChain
IA Générative & LLM
Construction d’architectures RAG
Prompt engineering
Expérience avec LLM commerciaux (GPT-4, GPT-4o…)
Connaissance de LLM open source (Llama 3, Mistral…)
NLP
Expérience significative en traitement du langage naturel
Fine-tuning de modèles type BERT
Computer Vision
OCR
Détection d’objets (YOLO)
Profil recherché
Bac+5 (école d’ingénieur ou université) en IA / Data Science / Machine Learning
Expérience confirmée (3 ans minimum) en projets IA
Capacité à prototyper rapidement et tester différentes approches
Esprit R&D, curiosité technique et force de proposition
Bonne communication technique
Contribution open source ou projets personnels IA
Expérience cloud (AWS / Azure / GCP)
Déploiement de modèles en production
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