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Challenge |

  • Les responsabilités incluent :
    Mise en œuvre de services d'IA, agents, solutions de récupération et intégrations d'API.

  • Construire des composants réutilisables pour l'accès au modèle, les invitations, la gestion du contexte, l'évaluation, la journalisation, le suivi des coûts et la gestion des erreurs.

  • Mettre en place des ensembles automatisés de tests et d'évaluations pour la qualité, la fiabilité, la sécurité, la performance et le coût.

  • Appliquer les pratiques CI/CD et MLOps/LLMOps pour le contrôle de version, le déploiement, la configuration, la surveillance et le retour en arrière.

  • Fournir un support technique pour les bacs à sable et les preuves de concept

  • Rendre l'IA prête à la production selon les conditions architecturales, de sécurité et de gouvernance.

  • Soutenir les équipes de données et de plateformes avec des données de test sécurisées en termes de confidentialité, des flux de données et des liens vers les systèmes existants.

  • Maintenir la documentation technique, les runbooks et les exemples afin que d'autres équipes puissent réutiliser les solutions.

  • Analyser les problèmes opérationnels et apporter des améliorations à partir de journaux, évaluations, retours et données d'utilisation.

Casting |

  • Ingénieur applicatif confirmé

  • IA-engineering : LLM, embeddings, retrieval, agents, model-API- Au moins 1 an

  • DevOps, CI/CD, Git, IaaS - Au moins 1 an

  • Ingénierie pratique : expérience comme, ingénieur logiciel, ingénieur de plateforme, ingénieur ML - Au moins 5 ans

  • Programmation et intégration : solides compétences en programmation, de préférence Python et Java, et expérienceLevel confirmé Expérience la plus récente À tout moment

  • Sécurité et fiabilité : attention portée à la sécurité, à la confidentialité, à la documentation et à la fiabilité opérationnelle

  • Connaissance active du Français et du néerlandais

  • Niveau Connaissance passive de l'Anglais

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