Lmm Ia
Il y a 6 mois
Le nombre de jours est limité à 210 jours par an
**La mission**:
L?exercice de cadrage et d?identification est en cours et devrait se terminer fin juillet.
Dans le cadre de notre activité nous avons pour mission d?accompagner la phase de cadrage et d?avoir la charge du pilotage et de l?implémentation des solutions identifiées dans le SI Finance. Pour se faire nous cherchons à renforcer l?équipe actuelle avec un Data Engineer possédant de solides compétences en Data Science ou ayant une bonne compréhension de l'Intelligence Artificielle.
? Démontrer une expérience avérée dans le traitement de données non structurées ainsi que la maitrise de traitement de fichiers de différents types tels que Word, PDF, PowerPoint, CSV
? Avoir des connaissances approfondies en Intelligence Artificielle générative et en Large Language Model (LLM) sont requises.
? Une maîtrise avancée du langage de programmation Python est indispensable
? Avoir des connaissances dans la mise en place de prompts et d?outils de RAG.
Nous offrons un environnement de travail stimulant, des opportunités d'apprentissage continu et des projets innovants au sein d'une équipe dynamique et passionnée par les technologies émergentes. Rejoignez-nous pour contribuer à notre mission d'exploitation efficace des données et à notre développement dans le domaine de l'Intelligence Artificielle.
Durant votre intervention vous serez rattaché au responsable de l?équipe de développements tactiques et vous serez supervisé par un membre de l?équipe maitrisant les outils de data science.
Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d?autres développeurs.
L?environnement technique s?appuie sur de l?Hadoop, Spark, Scala, Python, librairies ML (sklearn, xgboost,etc), Prompt enginerring, Outils de RAG, SQL, chaine CI/CD
Des notions en finance seraient un plus très apprécié
Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d?autres développeurs.
L?environnement technique s?appuie sur de l?Hadoop, Spark, Scala, Python, librairies ML (sklearn, xgboost,etc), Prompt enginerring, Outils de RAG, SQL, chaine CI/CD
Des notions en finance seraient un plus très apprécié
