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Votre mission consistera à concevoir, développer et déployer des solutions avancées en traitement du langage naturel (NLP), Retrieval-Augmented Generation (RAG) et Large Language Models (LLM).\nVous serez impliqué dans des projets variés, tels que :\nLe développement de pipelines de données pour alimenter des modèles d’IA.\nLa conception de systèmes RAG pour améliorer la précision des réponses générées par l’IA.\nL’intégration et l’optimisation de LLM pour des applications métiers (chatbots, analyse de texte, génération de contenu, etc.).\nLa collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (Data Engineers, DevOps, experts métiers).\nMissions principales\nDéveloppement de pipelines de données et d’infrastructures IA\nConcevoir et maintenir des pipelines ETL/ELT pour collecter, nettoyer et transformer des données.\nAutomatiser les processus de traitement de données à grande échelle.\nOptimiser les performances des pipelines (vitesse, scalabilité, fiabilité).\n\nModélisation et traitement du langage naturel (NLP)\nDévelopper des modèles de NLP pour des tâches spécifiques (classification, extraction d’entités, traduction automatique, etc.).\nFine-tuner des modèles de langage pré-entraînés (BERT, T5, etc.).\nÉvaluer et améliorer la qualité des modèles NLP.\n\nConception et optimisation de systèmes RAG\nImplémenter des architectures Retrieval-Augmented Generation pour enrichir les réponses des LLM avec des données externes.\nIntégrer des bases de connaissances vectorielles (Pinecone, Weaviate, FAISS).\nOptimiser la pertinence et la rapidité des systèmes RAG.\n\nIntégration et déploiement de LLM\nDéployer et optimiser des Large Language Models (LLM) pour des applications métiers.\nAdapter les LLM à des cas d’usage spécifiques (chatbots, génération de texte, analyse de sentiments, etc.).\nTravailler sur l’efficacité énergétique et la scalabilité des modèles.\n\nCollaboration et industrialisation\nCollaborer avec les équipes DevOps pour déployer les solutions en 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