Concevoir et mettre en œuvre des architectures de solutions IA, incluant la mise en place de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) : orchestration de pipelines d’embeddings, gestion de bases de données vectorisées, fine-tuning pour des cas d’usage métiers, et sélection des technologies adaptées.
Développer des agents autonomes en s’appuyant sur des frameworks tels que LangChain ou LangGraph, et créer des solutions agentiques complexes (Tool calling, Agent2Agent, workflows, etc.)
Implémenter des MCP (Model Context Protocol) afin de connecter intelligemment des LLM à des outils externes, en garantissant la sécurité et la performance.
Optimiser les prompts et le contexte : retranscription efficace des besoins des client·es, mise en place de mécanismes de caching sémantique et gestion avancée de la mémoire.
Partager et promouvoir les bonnes pratiques en IA générative : mise en place de patterns, évaluation des outputs, réduction des risques d’hallucination.
Assurer l’observabilité et contribuer à la R&D dans le domaine de l’IA générative : conception de solutions innovantes et intégration de l’IA dans des environnements industriels.
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Vos missions
Concevoir et mettre en œuvre des architectures de solutions IA, incluant la mise en place de systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) : orchestration de pipelines d’embeddings, gestion de bases de données vectorisées, fine-tuning pour des cas d’usage métiers, et sélection des technologies adaptées.
Développer des agents autonomes en s’appuyant sur des frameworks tels que LangChain ou LangGraph, et créer des solutions agentiques complexes (Tool calling, Agent2Agent, workflows, etc.)
Implémenter des MCP (Model Context Protocol) afin de connecter intelligemment des LLM à des outils externes, en garantissant la sécurité et la performance.
Optimiser les prompts et le contexte : retranscription efficace des besoins des client·es, mise en place de mécanismes de caching sémantique et gestion avancée de la mémoire.
Partager et promouvoir les bonnes pratiques en IA générative : mise en place de patterns, évaluation des outputs, réduction des risques d’hallucination.
Assurer l’observabilité et contribuer à la R&D dans le domaine de l’IA générative : conception de solutions innovantes et intégration de l’IA dans des environnements industriels.
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