Ce qui vous attend

Projets GenAI passionnants et innovants pour nos clients : des ateliers créatifs aux preuves de concept jusqu-à la mise en œuvre conjointe de solutions productives
Conception et implémentation d-applications basées sur des LLM
Conception et mise en œuvre de systèmes de génération augmentée par récupération (RAG)
Mise en œuvre de l-extraction d-informations structurées à partir de documents non structurés
Conception et réalisation de systèmes agents et de workflows IA
Prompt- et context-engineering pour le contrôle ciblé des solutions basées sur des LLM
Évaluation rigoureuse de vos solutions selon le principe du développement piloté par l-évaluation (EDD), incluant l-observabilité via des plateformes d-évaluation et d-observabilité IA
Vous apportez également votre expertise lors de la phase d-offre et contribuez techniquement à la rédaction des propositions
Points de contact optionnels avec l-ingénierie logicielle classique et le MLOps : lorsque cela a du sens, vous travaillez en étroite collaboration avec nos ingénieurs logiciels et ML
Apprentissage continu et formation permanente dans le domaine GenAI ainsi que des aperçus dans les différents secteurs de nos clients
Variété et collaboration passionnante au sein d-équipes projets internes ainsi que sur site chez nos clients

Ce que vous apportez

Plusieurs années d-expérience dans le développement d-applications GenAI, idéalement en production pour des clients ou des produits propres
Un master en informatique, data science ou dans un domaine connexe
Expertise avérée dans l-implémentation et l-exploitation de systèmes de génération augmentée par récupération (RAG)
Expérience avec les systèmes agents et workflows IA ainsi que le protocole Model Context (MCP)
Gestion rigoureuse de l-évaluation des solutions LLM, familiarité avec le développement piloté par l-évaluation (EDD) et les plateformes d-évaluation et d-observabilité IA (AEOPs)
Connaissance des bases de données vectorielles modernes, par ex. Qdrant, ainsi que des modèles d-embedding et de re-ranking
Compréhension des modèles de langage large à poids ouverts, y compris les modèles multimodaux
Expérience avec les environnements d-exécution LLM ainsi que les proxies ou passerelles LLM
Maîtrise de Python et des bonnes pratiques en ingénierie logicielle
Excellentes compétences en communication et plaisir à collaborer avec l-équipe et les clients
Maîtrise courante de l-allemand et de l-anglais à l-oral et à l-écrit
Atout : expérience cloud en Infrastructure as Code (IaC), idéalement Azure, ainsi qu-expérience en guardrailing des applications LLM

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Ingénieur en IA

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