Gen Z sur LinkedIn : décoder leurs codes pour mieux prospecter
LinkedIn a sondé 18 000 professionnels sur la Gen Z. Données chiffrées et stratégies concrètes pour adapter votre prospection freelance dès maintenant.
Lire l'articleDescription de la mission
Intervenir sur l’intégration, l’optimisation et le déploiement opérationnel de solutions d’intelligence artificielle au sein du système d’information, de la conception des modèles jusqu’à leur exploitation en production.
Missions principales
Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d’intelligence artificielle générative.
Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles.
Concevoir et déployer des chaînes d’ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique.
Intégrer des modèles IA dans les applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés.
Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise.
Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA.
Déployer, superviser et optimiser les moteurs d’inférence.
Concevoir les dispositifs de monitoring, d’observabilité et de supervision des plateformes IA.
Mettre en place des mécanismes d’évaluation automatisée des modèles.
Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching).
Garantir la conformité des solutions avec les exigences de sécurité, du RGPD et de l’AI Act.
Participer au traitement des incidents, à l’amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.
Compétences attendues
Maîtrise du Prompt Engineering avancé.
Compétences en Context Engineering et architectures RAG.
Maîtrise du développement Python.
Expérience avec les API OpenAI et l’intégration de modèles génératifs.
Connaissance des frameworks LangChain, LangGraph et Haystack.
Connaissance de Hugging Face Transformers.
Maîtrise des bases vectorielles et de la recherche sémantique.
Compétences Kubernetes et environnements cloud-native.
Connaissance des pratiques MLOps et LLMOps.
Compétences en déploiement, exploitation et optimisation de modèles IA.
Connaissance des enjeux de sécurité, protection des données et conformité réglementaire.
Profil recherché
Formation supérieure en informatique, Data ou Intelligence Artificielle.
Expérience significative dans le développement et l’intégration de solutions IA en environnement de production.
Autonomie, rigueur technique et capacité d’analyse.
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