DataScientist Confirmé NLP / MLOPS

MP DATA est une société spécialisée dans l’acquisition, le traitement, et la valorisation des données.
Depuis sa création en 2015, MP DATA accompagne ses clients, majoritairement industriels, dans le management de leur performance et l’exploitation de leur données.

Les collaborateurs, tous issus de grandes écoles, incarnent au quotidien les valeurs d’Excellence, de Partage et d’Engagement.
Ils associent savoir-faire technique, méthodologie et passion et mettent leurs compétences au service de missions et projets au sein de grands groupes français.

MP DATA accompagne ses clients sur toute la chaine au travers de 3 pôles d’expertise : Conseil et Stratégie, Infrastructure & CloudOPS, Data Science.

Chez MP DATA, les équipes commerciales cherchent des missions en fonction des envies des collaborateurs et non pas l’inverse. Les consultants sont accompagnés dans tous leurs projets, de la mobilité géographique, au changement de secteur d’activité en passant par le développement de nouvelles compétences. Rejoindre MP DATA, c’est la garantie de travailler sur des sujets passionnants avec un cadre technique fort.

The Data Studio aims at developing innovative AI solutions, for all businesses. This squad is seeking some expertise in order to develop some new activities related to Generative AI. It consists in finetuning, deploying and monitoring a secured infrastructure hosting some fine-tuned models and ramp-up this infrastructure.

-        Benchmark open source LLM models versus various use cases and conditions (feature engineering, capacities, performances)

-        Finetune open source LLM models based on Q&A strategy

-        Develop and augment de Q&A database for several use cases

-        Define and implement an evaluation strategy for finetuned models

-        Minimum of 2 years of experience in MLOps missions

-        Demonstrated experience in LLM or at least Neural Network model retraining

-        Demonstrated experience in Natural Language Processing (NLP)

-        Data Science background

-        Strong technical knowledge on KubeFlow, MLFlow.

-        A knowledge of dockers and afferent deployments

-        A knowledge on Librairies PyTorch, Tensorflow, GPT4all is a plus