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Contexte de la mission :
Dans le cadre du développement de ses solutions d’intelligence artificielle, une équipe technique recherche un consultant spécialisé en IA / LLMOps pour contribuer à la conception, au développement et à la mise en production de solutions d’IA, d’IA générative, de NLP et de Speech-to-Text.
Le consultant interviendra sur des projets concrets, de l’expérimentation jusqu’à l’industrialisation des modèles et des services IA, en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires.
Missions principales :
- Concevoir, développer et déployer des solutions d’IA et de Machine Learning en environnement de production.
- Développer des applications et services IA en Python et/ou Node.js, avec manipulation de données SQL.
-Concevoir et mettre en œuvre des architectures basées sur les LLM, notamment des systèmes RAG, des modèles d’embeddings et des bases de données vectorielles.
-Industrialiser les solutions IA à l’aide de pratiques MLOps, de conteneurs Docker, de Kubernetes et de pipelines CI/CD.
-Mettre en place le suivi des expérimentations, l’évaluation de la qualité des réponses des LLM et la gestion des évolutions des prompts, notamment avec MLflow.
-Développer et exposer des API métiers autour du Speech-to-Text, de la classification de contenus, de la génération de titres optimisés SEO et de la contextualisation de données.
-Contribuer à l’amélioration continue des performances, de la fiabilité et de la qualité des solutions mises en production.
Compétences techniques requises :
- IA / Machine Learning : au moins 3 ans d’expérience en développement IA, ML ou Deep Learning, avec des déploiements effectifs en production.
-Développement : maîtrise de Python et/ou Node.js, ainsi que du langage SQL.
-IA générative : conception d’architectures LLM, RAG, embeddings et bases vectorielles.
-DevOps : Docker, Kubernetes et CI/CD avec GitLab.
-MLOps : MLflow, suivi des expérimentations, évaluation des LLM (LLM-as-a-judge, golden datasets) et suivi des évolutions des prompts.
-NLP / Speech-to-Text : développement de services de traitement automatique du langage et de reconnaissance vocale, exposés via des API.
Compétences appréciées :
- Expérience des environnements Cloud et hybrides : GCP, Azure ou Cloud souverain (OVHcloud, Scaleway), avec des contraintes d’hébergement on-premise.
-Conception et déploiement d’agents IA, mise en œuvre de Small Language Models (SLM).
-Réalisation de tests de performance : charge, stress et endurance.
-Mise en place de solutions de monitoring et d’observabilité avec Prometheus et Grafana.
-Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d’interlocuteurs non techniques.
-Autonomie, adaptabilité et pratique des méthodes agiles.
Profil recherché :
Consultant disposant de 3 à 5 ans d’expérience significative en développement IA et en industrialisation de solutions d’intelligence artificielle, avec une expérience concrète de mise en production de services IA générative et/ou NLP.
Le profil recherché doit être à la fois opérationnel sur le développement et capable de contribuer à l’industrialisation, à l’évaluation et au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées.
Profil recherché
Profil recherché :
Consultant disposant de 3 à 5 ans d’expérience significative en développement IA et en industrialisation de solutions d’intelligence artificielle, avec une expérience concrète de mise en production de services IA générative et/ou NLP.
Le profil recherché doit être à la fois opérationnel sur le développement et capable de contribuer à l’industrialisation, à l’évaluation et au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées.
Environnement de travail
Compétences techniques requises :
- IA / Machine Learning : au moins 3 ans d’expérience en développement IA, ML ou Deep Learning, avec des déploiements effectifs en production.
-Développement : maîtrise de Python et/ou Node.js, ainsi que du langage SQL.
-IA générative : conception d’architectures LLM, RAG, embeddings et bases vectorielles.
-DevOps : Docker, Kubernetes et CI/CD avec GitLab.
-MLOps : MLflow, suivi des expérimentations, évaluation des LLM (LLM-as-a-judge, golden datasets) et suivi des évolutions des prompts.
-NLP / Speech-to-Text : développement de services de traitement automatique du langage et de reconnaissance vocale, exposés via des API.
Compétences appréciées :
- Expérience des environnements Cloud et hybrides : GCP, Azure ou Cloud souverain (OVHcloud, Scaleway), avec des contraintes d’hébergement on-premise.
-Conception et déploiement d’agents IA, mise en œuvre de Small Language Models (SLM).
-Réalisation de tests de performance : charge, stress et endurance.
-Mise en place de solutions de monitoring et d’observabilité avec Prometheus et Grafana.
-Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d’interlocuteurs non techniques.
-Autonomie, adaptabilité et pratique des méthodes agiles.
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