Transformation XML

Il y a 3 jours

SaintOuensurSeine, Île-de-France Free-Work Temps plein 78 000 € - 112 000 € Contrat

emagine recherche pour l’un de ses clients grand compte un consultant spécialisé en données XML avec des compétences sur Python et en intelligence artificielle.

Lieu : Saint-Ouen-Sur-Seine

Durée : 6 mois

Démarrage : ASAP

Télétravail : 2 J / semaine

Résumé : Ce poste de Développeur Python / Ingénieur IA implique la transformation et le traitement de données XML à l'aide de compétences avancées en intelligence artificielle et machine learning, visant à améliorer les processus de traitement automatisé au sein de l'organisation.

Responsabilités

  • Tester le modèle de transformation sur des cas d'utilisation communs.

  • Adapter et itérer les prompts pour optimiser les résultats.

  • Faire évoluer le modèle pour traiter des cas supplémentaires.

  • Définir le modèle final de transformation.

  • Mettre en place des pipelines de transformation automatisés.

  • Définir des jeux de tests pour couvrir les cas nominaux.

  • Gérer les erreurs afin de garantir l'intégrité des données.

  • Adapter la chaîne d'intégration avec le nouveau processus.

Must Haves

  • Très bonne expérience avec le traitement XML.

  • Excellente maîtrise des langages de transformation (XSLT, XQuery, XPath).

  • Expérience en parsing et validation avec Schema XSD, DTD, RelaxNG.

  • Très bonne expérience en intelligence artificielle & machine learning.

  • Expérience avec des frameworks ML tels que TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn.

  • Bonne connaissance des modèles AI comme Transformers, BERT, GPT.

  • Très bonne expérience en développement avec Python.

  • Maîtrise des bibliothèques XML-Python : lxml, ElementTree, Beautiful Soup.

Nice to Haves

  • Expérience dans l'analyse de structures documentaires complexes.

  • Connaissance de la conception de pipelines de transformation automatisés.

Autres détails

  • Contexte : Travail sur des données récupérées via API.

  • Environnement technique : Utilisation de modèles d'amélioration via un tagging existant.