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'articleIntervenir sur des sujets opérationnels avec un impact direct sur la production, la performance et la transformation automatique de documents complexes en données exploitables pour l'analyse du patrimoine salarié.
Missions principales
Concevoir, architecturer et déployer des systèmes multi-agents (orchestration, mémoire, planification, MCP, function calling) et pipelines RAG pour l'extraction de documents.
Expérimenter, évaluer et fine-tuner des LLM open source dans un cadre frugal et souverain.
Définir les schémas de données structurés (SQL, JSON Schema) et assurer le nettoyage, la normalisation et la conformité RGPD des données.
Développer et exposer les backends Python / FastAPI pour mettre à disposition les capacités IA.
Concevoir les interfaces utilisateur et outils conversationnels (React, Chainlit) destinés aux analystes.
Garantir la qualité des déploiements via la mise en place d'évaluations rigoureuses et de benchmarks.
Compétences attendues
Solide maîtrise de Python orienté IA / Data et de l'écosystème LLM (LangChain, LlamaIndex).
Expertise en architectures agentiques, RAG, function calling et protocoles MCP.
Maîtrise des LLM open source (Mistral, LLaMA) et des méthodes d'évaluation, prompting et fine-tuning.
Compétences en modélisation de données (SQL, JSON Schema, Pandas, PostgreSQL) et pipelines légers (Prefect, Snakemake).
Maîtrise des backends Python (FastAPI) et notions de développement frontend / interfaces (React, Chainlit).
Profil recherché
Expérience confirmée en développement IA / Data avec une solide orientation produit SaaS B2B.
Capacité à intervenir en totale autonomie du prototype jusqu'à la mise en production.
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