Ingénieur IA - LLM et RAG (H/F)

Pour accélérer le développement des produits intelligents et transformer l'expérience des utilisateurs, nous recherchons pour le compte de notre client, un(e) AI Engineer (LLM / RAG) passionné(e) par la conception et l'optimisation de moteurs d'IA avancés sur le cloud AWS.

Au sein de l'équipe IA / Data, vous serez au coeur des projets d'IA générative. Votre mission principale consistera à concevoir, développer et optimiser le moteur d'IA générative d'un RAG Bot hébergé sur AWS, garantissant des réponses rapides, précises et pertinentes à partir de volumétries de données complexes.

Missions principales :

Pipelines de données : Développer les pipelines d'ingestion, d'extraction et de pré-traitement des documents pour alimenter la base de connaissances.

Recherche vectorielle : Mettre en oeuvre la vectorisation (embeddings) et configurer les moteurs de recherche vectorielle pour une récupération d'information optimale.

Ingénierie et Pipeline RAG : Concevoir, structurer et optimiser le pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) ainsi que l'ingénierie des prompts (Prompt Engineering).

Intégration LLM : Intégrer et orchestrer les modèles de langage fondamentaux via Amazon Bedrock.

Évaluation et Alignement : Évaluer et améliorer continuellement la qualité des réponses générées (mesure de la pertinence, de la précision et réduction drastique des hallucinations).

Profil recherché :

Langages : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème IA/Data.

IA Générative : Solide expertise sur l'architecture RAG, les modèles LLM et le Prompt Engineering.

Frameworks IA : Pratique avérée de LangChain (ou frameworks équivalents) pour le chaînage et l'orchestration.

Écosystème AWS : Maîtrise des services AWS dédiés à l'IA et aux données, notamment Amazon Bedrock, OpenSearch (Vector Engine) et S3.

DevOps et Best Practices : Utilisation fluide de Git pour le suivi de version et de Docker pour la conteneurisation des services.

Formation supérieure (Bac+5) en Informatique, Data Science, IA ou École d'ingénieurs.

Profil recherché :

Langages : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème IA/Data.

IA Générative : Solide expertise sur l'architecture RAG, les modèles LLM et le Prompt Engineering.

Frameworks IA : Pratique avérée de LangChain (ou frameworks équivalents) pour le chaînage et l'orchestration.

Écosystème AWS : Maîtrise des services AWS dédiés à l'IA et aux données, notamment Amazon Bedrock, OpenSearch (Vector Engine) et S3.

DevOps et Best Practices : Utilisation fluide de Git pour le suivi de version et de Docker pour la conteneurisation des services.

Formation supérieure (Bac+5) en Informatique, Data Science, IA ou École d'ingénieurs.