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

Contexte Dans le cadre du développement d’une solution interne basée sur l’IA générative, une organisation souhaite renforcer son équipe technique afin de concevoir et faire évoluer un socle cognitif intégrant des modèles de langage (LLM). L’objectif est de développer et industrialiser une plateforme IA interne permettant de proposer différents modules à valeur ajoutée autour de l’IA générative, tout en garantissant un haut niveau de sécurité et de robustesse. Missions • Concevoir et développer des modules d’IA générative intégrés à une solution interne (RAG, génération automatisée de présentations, web grounding, etc.) • Participer à la construction et à l’évolution d’un socle cognitif et d’un système de chat basé sur des LLM • Développer de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée pour la plateforme IA interne • Mettre en place et suivre les expérimentations liées aux modèles IA et aux pipelines de traitement de données • Contribuer à l’architecture technique et à l’urbanisation de la solution IA • Accompagner les équipes dans l’industrialisation et la mise en production des modules développés • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des développements Environnement technique • Cloud : AWS • Langages : Python • Data & IA : TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige • Bases de données : NoSQL, MySQL • Conteneurisation / orchestration : Kubernetes • Outils de qualité et sécurité du code : SonarQube, Checkmarx, JFrog Xray, OWASP Dependency Check

Contexte et environnement Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités d'un grand groupe bancaire. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d’expertise Data & IA, avec pour mission de concevoir des offres IA à l'échelle dans des environnements Cloud public ou privé. Périmètre d'intervention Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. Missions principales Mise en œuvre opérationnelle et technique des produits IA : Apporter une expertise technique et participer à la conception des architectures IA Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme agentique dans un environnement on premise ou cloud Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance Documenter les offres et services et assurer leur mise en production Démontrer la valeur des offres d'IA générative auprès des entités/clients internes Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services Participer aux daily meetings animés par le Product Owner Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par le Product Owner Assurer le lead technique sur un produit au sein de la squad Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle Participer aux astreintes techniques du pôle Compétences métiers requises Expérience en déploiement et manipulation du workload data Maîtrise des stacks IA sur AWS, GCP et/ou on-premise, avec expérience en déploiement de processus MLOps et LLMOps Maîtrise des fondamentaux de conteneurisation et des pratiques CI/CD Expérience dans le développement de projets AI/ML, d'exploitation et d'optimisation de produits IA Connaissance approfondie des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et de conformité Environnement technique Cloud et Infrastructure : AWS (EKS, Sagemaker, Bedrock), GCP (GKE, Vertex AI), stack on premise, Kubernetes, Openshift, Docker Développement et Automatisation : Terraform, Python, SQL, Ansible, Jenkins, GitLab CI, Kestra Data et IA : Artifactory (Jfrog), orchestration de workload IA (Dataiku ou MLflow), bases de données vectorielles (Opensearch, RDS, Elastic Search, PG Vector, MongoDB Atlas) Observabilité : Dynatrace, CloudWatch, Prometheus, Grafana, X-Ray (appréciées) Compétences comportementales Excellent relationnel Agilité Esprit d'équipe Force de proposition Rigueur et sens de l’organisation