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Ingénieur Machine Learning – IA (F/H)

Devoteam · Tunis

Nouveau
🇫🇷 Français
Python LLM NLP Flask Django SQL NoSQL GCP Docker Kubernetes Git CI/CD API REST Chatbots Prometheus Grafana ELK stack

Description du poste

À propos du poste

Intégré(e) dans les équipes Nearshore, le/la consultant(e) aura pour mission principale de concevoir, développer et maintenir des fonctionnalités avancées pour l'application web GenAI interne, ainsi que de développer et déployer des agents conversationnels spécialisés pour les différents services du Client. Vous travaillerez également à l'optimisation des performances des modèles LLM et de l'application web.

Missions principales

  • Développement de nouvelles fonctionnalités de l'application web GenAI.
  • Développement d'agents conversationnels spécialisés pour les services du client.
  • Optimisation des performances et de la fiabilité des modèles LLM et de l'application web.
  • Mise en place de mécanismes de monitoring et d'alerte pour garantir la fiabilité du système.

Profil recherché

  • Diplômé(e) d’un Bac+5 en école d’ingénieur ou équivalent avec spécialisation informatique ou expérience équivalente.
  • Expérience de plus de 7 ans en SQL.
  • Une expérience dans le secteur du commerce de détail ou de la grande distribution serait un plus.

Compétences requises

  • Maîtrise approfondie de Python.
  • Expertise en LLM et en traitement du langage naturel (NLP).
  • Connaissance des frameworks web Flask ou Django.
  • Expérience avec les bases de données relationnelles (SQL) et NoSQL.
  • Maîtrise des services GCP (Compute Engine, Cloud Run, GKE, Vertex AI, Cloud Storage, BigQuery).
  • Utilisation de Docker et Kubernetes pour le déploiement en cloud.
  • Gestion du code avec Git.
  • Implémentation de pipelines CI/CD.
  • Utilisation d’API REST.
  • Développement d’agents conversationnels (chatbots).
  • Connaissance de l’architecture logicielle et des systèmes distribués.
  • Utilisation d’outils de monitoring et de logging (Prometheus, Grafana, ELK stack).

Questions fréquentes

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Source : ats:smartrecruiters

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