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AI-Powered Job Summary
Get a concise overview of key job requirements, responsibilities, and qualifications in seconds.
Pro Tip: Use this feature to quickly decide if a job matches your skills before reading the full description.
- Développement et Industrialisation des POC LLM / GenAI.
- Conception et optimisation de pipelines LLM (préprocessing, vectorisation, génération).
- Développement et mise en production de systèmes RAG, agents IA ou assistants métiers.
- Fine-tuning et optimisation de modèles (LoRA, QLoRA, PEFT).
- Implémentation de pratiques LLMOps / MLOps (CI/CD, monitoring, versioning).
- Déploiement et intégration des modèles dans les environnements cloud et IT du client.
- Collaboration avec Data Scientists, Data Engineers et équipes IT.
- Modèles LLM (OpenAI, HuggingFace, Mistral, Llama…).
- Python (transformers, LangChain, LlamaIndex, FastAPI…).
- Conception de systèmes RAG et utilisation de bases vectorielles (FAISS, Pinecone, Chroma…).
- Fine-tuning, optimisation et déploiement en production.
- MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, MLflow.
- Cloud (Azure, AWS ou GCP).
- Atout apprécié : connaissance Snowflake (Snowpark, Cortex, vector search).
- 1er entretien de présentation du parcours / expériences ainsi que de la société (45 min)
- Test technique
- 2eme entretien avec notre Direction Technique
- Entretien final avec la direction générale
Key Skills
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