Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Large Language Model (LLM) à Lyon

Dans le cadre de projets innovants autour de la valorisation de la donnée, nous recherchons un Chef de Projet Data capable de piloter des initiatives basées sur des modèles de données orientés graph (Graph Data Model) , intégrant des technologies comme Neo4j , et potentiellement des briques IA / LLM . L’objectif est de structurer, piloter et sécuriser la delivery de projets data à forte valeur métier. Piloter des projets Data autour de modèles Graph Coordonner les équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, Architectes, Dev) Superviser la conception de modèles de données orientés graph Accompagner l’implémentation de solutions type Neo4j Encadrer les phases de cadrage, POC, industrialisation et mise en production Piloter l’intégration éventuelle de briques IA / LLM Assurer la gouvernance des données (qualité, sécurité, conformité) Suivre planning, budget, risques et reporting

Nous recherchons un Agent Engineer spécialisé sur l’écosystème Google Cloud afin de contribuer au développement d’agents conversationnels basés sur l’intelligence artificielle générative. La mission s’inscrit dans un programme stratégique visant à enrichir l’expérience client grâce aux LLM et à automatiser certaines interactions du centre de relation client. Le consultant interviendra sur des cas d’usage concrets mêlant voicebot intelligent et agents conversationnels d’auto-diagnostic , avec un objectif clair : améliorer la compréhension des demandes clients et augmenter le taux de résolution au premier contact. Le rôle implique à la fois des compétences d’ingénierie IA, d’architecture technique et d’industrialisation des modèles . Rôle attendu Concevoir et développer des agents conversationnels basés sur des LLM au sein de l’écosystème Google Cloud Participer à l’évolution d’un voicebot existant en intégrant des capacités d’IA générative Concevoir un agent d’auto-diagnostic conversationnel permettant aux utilisateurs de diagnostiquer certaines pannes de manière autonome Mettre en place des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin d’enrichir les réponses des agents Implémenter et optimiser les solutions sur Vertex AI et Dialogflow CX Contribuer à l’industrialisation des modèles : évaluation des LLM, tests de robustesse, métriques de performance et bonnes pratiques AIOps

La l'équipe RAD-LAD (Reconnaissance Automatique de Documents et Lecture Automatique de Documents) a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. L'équipe souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment). * Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) * Préparer les jeux de données * Définir les conditions de succès et d’échec et paramétrer les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendus * Faire des développements sur les produits de la squaq (Java / Python)