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