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Experienced Machine Learning and IA/LLM Engineer
Experienced Machine Learning and IA/LLM EngineerKalyptus • Paris, Île-de-France, France
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Experienced Machine Learning and IA/LLM Engineer

Experienced Machine Learning and IA/LLM Engineer

Kalyptus • Paris, Île-de-France, France
Il y a plus de 30 jours
Type de contrat
  • Temps plein
Description de poste

Février 2025 — France

Qui recrute un Experienced Machine Learning Engineer :

Notre client est une structure innovante d’un grand groupe investissant dans la création d’outils à valeur ajoutée basés sur du machine Learning et des IA type LLM.

Afin de bien construire les solutions conversationnelles, notre client crée un poste d’Experienced Machine Learning Engineer avec un savoir-faire probant autour des LLM et des RAG.

Quelles seront les responsabilités du Experienced Machine Learning Engineer ?

L’Experienced Machine Learning Engineer interviendra dans un cadre méthodologique basé sur du Lean/Agile.

Il contribuera à plusieurs grands sujets allant du développement de l’interface de la solution avec Chainlit au développement de solutions d’apprentissage automatique et d’outils de traitement avancé de données.

Pour cela, il sera très important de bien comprendre les vrais besoins métiers et savoir construire la bonne approche sur les processus permettant le traitement et l’exploitation des données sur les différents LLM.

La construction du RAG sera réellement importante et il sera attendu du Experienced Machine Learning Engineer qu’il apporte son expertise tant sur des sujets de performance que l’évolution et l’optimisation du RAG pour construire des réponses de plus en plus pertinentes.

Quel profil recherchons-nous pour l’Experienced Machine Learning Engineer ?

Pour ce poste, nous recherchons une personne qui a une réelle expérience en tant que Machine Learning Engineer autour de sujets de type LLM/RAG, idéalement dans un contexte technologie GCP (Google Cloud Storage, Big Query, API Google Drive) et l’usage des technologies des bases vectorielles (type Qdrant) ou graph (type Neo4J), de monitoring (langfuse) et de versionning des développements (Git) et de vecteurs (DVC).

#J-18808-Ljbffr
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