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Il y a 2 jours

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Taux journalier (TJM): 620

Assurer le rôle de référence technique sur les sujets ML/LLM (RAG, IA générative, agents, orchestration de workflows).
Animer le chapter technique de l'équipe :
Organisation de rituels (tech talks, BBL, sessions de partage de bonnes pratiques).
Diffusion de standards d'architecture, de qualité de code et de sécurité.
Participer activement aux revues de PR (Pull Requests) et garantir un niveau élevé de qualité logicielle (lisibilité, tests, performance, sécurité).

Concevoir, développer et industrialiser des pipelines ML/LLM robustes et scalables :
Solutions RAG (indexation, vector stores, retrieval, re-ranking).
Agents et workflows complexes (orchestration, gestion de contexte)
Mettre en œuvre une architecture logicielle solide, adaptée aux enjeux d'IA en production (patterns de microservices, event-driven, modularisation, etc.).
Structurer et maintenir un socle technologique d'innovation autour de l'IA (bibliothèques, templates de projets, guidelines, exemples réutilisables).

Définir et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps :
CI/CD pour modèles et services d'IA.
Monitoring, observabilité, gestion de dérive, suivi de performance des modèles.
Industrialiser les solutions sur des environnements containerisés :
Docker, Kubernetes et Open Shift (déploiement, scaling, gestion des ressources).
Contribuer à la mise en place d'un environnement Cloud cohérent avec les standards groupe.

Optimiser la performance des services IA :
Latence, throughput, coût, consommation de ressources.
Benchmark des modèles et des différents backends (LLM, embeddings, vector stores).
Implémenter et/ou intégrer des mécanismes d'authentification et d'autorisation :
OIDC / OAuth 2.0, gestion des tokens, intégra