Responsabilités
- Utilisez des techniques traditionnelles d'apprentissage automatique, le traitement automatique des langues et les grands modèles de langage pour analyser des notes, des transcriptions et d'autres données textuelles non structurées. Développez des modèles pour des tâches telles que la modélisation d'index, la classification, l'analyse des sentiments, l'extraction d'entités et la détection d'erreurs. Établissez des cadres d'évaluation robustes (précision, rappel, F1) et effectuez des analyses itératives des erreurs pour améliorer continuellement la performance et la fiabilité.
- Concevez et développez des applications et des services basés sur les grands modèles de langage pour aider les techniciens. Appliquez les meilleures pratiques en matière d'ingénierie de requêtes (schème de pensées, incitation à quelques coups, sorties structurées), génération augmentée de récupération (RAG) et systèmes d'IA agentique (utilisation d'outils, raisonnement en plusieurs étapes, chaînage d'API, flux de travail dynamiques). Mettez en œuvre des garde-fous, des couches de validation et des stratégies d'atténuation des hallucinations.
- Concevez, développez et déployez des API, des applications et des processus automatisés extensibles optimisés par l'IA. Faites des compromis délibérés en matière de conception en équilibrant le temps d'attente du réseau, le coût, la performance, la fiabilité et la gestion du cycle de vie. Créez des systèmes modulaires et maintenables qui s'intègrent de manière transparente aux sources de données et aux plateformes opérationnelles des entreprises.
- Implémentez des pipelines d'intégration et livraison continues pour les déploiements. Gérez l'infrastructure à l'aide de l'infrastructure-service (IaC), conteneurisez les services et déployez-les sur Kubernetes. Établissez des stratégies de surveillance proactive, de journalisation, de gestion des versions et de restauration pour garantir la fiabilité, l'observabilité et l'extensibilité en production.
- Établissez des partenariats avec les parties prenantes des domaines de l'ingénierie, de l'exploitation et des affaires pour traduire les défis du monde réel en solutions d'IA. Documentez clairement les décisions architecturales et les apprentissages. Encadrez les membres de l'équipe et contribuez à une culture d'excellence technique.
Rémunération
À déterminer
Mode de travail
Temps plein
Équipe
Équipe de données
Other
Une connaissance avancée de l'anglais est requise, car vous serez appelé(e) la plupart du temps à interagir en anglais avec des parties internes (par ex. collègues ou parties prenantes); et à travailler dans un environnement informatique anglais dans le cadre des tâches liées à ce poste dont la portée est nationale.
Non
