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Point de contact data : Interlocuteur privilégié pour les besoins liés aux données dans le cadre des applications IA génératives.
Documentation : Rédaction claire et exhaustive des spécifications data (formats, fréquence, exigences de conformité...).
Collaboration : Travail en synergie avec les équipes métiers et techniques pour identifier et combler les éventuelles lacunes de données.
Validation des données : Vérification de la complétude, de la qualité et de la pertinence des données exploitées.
Support technique : Gestion des incidents liés aux données manquantes, erronées ou corrompues.
Mise en production d’applications basées sur le skill RAG.
Documentation complète des besoins et des processus liés aux données.
Validation des livrables en conformité avec les critères définis par le Product Owner Data Science/IA.
Profil recherché
Solide expérience des systèmes RAG et des bases de données vectorielles.
Compétences en data engineering et assurance qualité des données.
Maîtrise des frameworks IA/ML : TensorFlow, PyTorch, Langchain ou équivalents.
Maîtrise du français et de l’anglais, à l’oral comme à l’écrit.
Excellentes capacités de communication et de documentation.
Goût prononcé pour le travail en équipe et la collaboration interdisciplinaire.
Capacité à monter rapidement en compétence sur des sujets techniques complexes.
Diplôme de niveau Master en informatique, ingénierie des données, intelligence artificielle ou équivalent.
Pratique avérée des modèles d’IA générative et des architectures RAG dans un contexte projet.
Environnement de travail
Dans le cadre d'un projet , une solution innovante reposant sur l’intelligence artificielle générative pour l’analyse et la production de contenu à partir de documents, le/la Generative AI Engineer joue un rôle clé dans la gestion, l’optimisation et la fiabilité des données nécessaires au bon fonctionnement de l’architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation).
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Ingénieur IA générative
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