Répondre aux objections client en freelance : la méthode ACRAC
Les 5 objections récurrentes du freelance et comment y répondre sans se brader, grâce à la méthode ACRAC.
Lire l'articleIntervenir sur des sujets opérationnels avec un impact direct sur la conception, l'optimisation et l'industrialisation d'un moteur d'IA générative pour un acteur majeur du secteur aéronautique.
Missions principales
Concevoir et développer les pipelines d'ingestion et de traitement documentaire pour alimenter le moteur RAG.
Mettre en œuvre les mécanismes d'embeddings et de recherche vectorielle pour optimiser l'accès aux données.
Concevoir et optimiser l'architecture du pipeline RAG afin de maximiser la sélection et la restitution du contexte.
Concevoir, tester et optimiser les prompts pour garantir la fiabilité, la précision et la pertinence des réponses.
Intégrer et exploiter les modèles de langage (LLM).
Évaluer la qualité des résultats selon les critères de pertinence, précision, cohérence et maîtrise du taux d'hallucination.
Identifier et appliquer les axes d'amélioration continue des performances globales du système.
Participer à l'industrialisation et au déploiement de la solution via Git, Docker et l'écosystème AWS.
Compétences attendues
Expertise technique solide en développement Python dédié aux pipelines de données et solutions IA.
Maîtrise éprouvée des architectures RAG, des mécanismes d'embeddings, des bases de données vectorielles et des LLM.
Savoir-faire en Prompt Engineering et en méthodes d'évaluation de la qualité des réponses générées.
Maîtrise des outils de déploiement et d'industrialisation : Git, Docker et services Cloud AWS.
Autonomie et capacité d'adaptation à des environnements industriels exigeants.
Profil recherché
Ingénieur(e) de formation disposant d'au moins 3 ans d'expérience sur un poste similaire en environnement industriel.
Expérience concrète et significative dans la mise en œuvre de solutions basées sur les LLM et le RAG.
Capacité à travailler directement sur le site client et à s'intégrer rapidement aux équipes techniques.
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