Le poste Ingénieure IA (LangGraph & LangChain & Pytorch ) (Data Models, Data Lineage)
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Mission :
Projeter, définir et piloter le développement du SI dans son ensemble. S'appuyer sur la stratégie de l’entreprise, notamment en matière de sécurité et de risques.
Définir une architecture agile, pérenne et évolutive Piloter les développements, etc...
Les missions sont:
1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph :
- Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle).
-Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows).
-Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute).
2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants :
-Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines.
-Automatisation de versioning des agents et leur déploiement.
3- Ingénierie des données et features pour les agents :
-Construction des pipelines de données pour alimenter les agents
-Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques).
-Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases).
4- Tests et robustesse :
-Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes).
-Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith.
-Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques).
Compétences souhaitées:
Expérience avancée avec LangGraph :
-Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs.
-Expérience en déploiement d’agents en production.
Python et écosystème IA :
-Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic.
-Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).
Environnement technique :
- Data Models, Data Lineage, ….
- Maîtrise des techniques de l’environnement Data; Big Data; Analytics, - DataViz
- Expertise en architecture SI
- Expertise en architecture et modélisation BDD
- Maitrise du SI de l’entreprise dans son ensemble : Afin de proposer la bonne solution pouvant s’intégrer dans le SI de l’entreprise, etc...
Profil recherché
Compétences souhaitées:
Expérience avancée avec LangGraph :
-Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs.
-Expérience en déploiement d’agents en production.
Python et écosystème IA :
-Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic.
-Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).
Environnement technique :
- Data Models, Data Lineage, ….
- Maîtrise des techniques de l’environnement Data; Big Data; Analytics, - DataViz
- Expertise en architecture SI
- Expertise en architecture et modélisation BDD
- Maitrise du SI de l’entreprise dans son ensemble : Afin de proposer la bonne solution pouvant s’intégrer dans le SI de l’entreprise, etc...
Environnement de travail
Mission :
Projeter, définir et piloter le développement du SI dans son ensemble. S'appuyer sur la stratégie de l’entreprise, notamment en matière de sécurité et de risques.
Définir une architecture agile, pérenne et évolutive Piloter les développements, etc...
Les missions sont:
1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph :
- Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle).
-Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows).
-Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute).
2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants :
-Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines.
-Automatisation de versioning des agents et leur déploiement.
3- Ingénierie des données et features pour les agents :
-Construction des pipelines de données pour alimenter les agents
-Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques).
-Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases).
4- Tests et robustesse :
-Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes).
-Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith.
-Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques).
Compétences souhaitées:
Expérience avancée avec LangGraph :
-Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs.
-Expérience en déploiement d’agents en production.
Python et écosystème IA :
-Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic.
-Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).
Environnement technique :
- Data Models, Data Lineage, ….
- Maîtrise des techniques de l’environnement Data; Big Data; Analytics, - DataViz
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