Chez OUIcoding nous voulons moderniser le monde du conseil en IT et en digital et montrer que l'on peut attirer des talents et continuer à innover. Nous créons le futur que nous souhaitons. Nous sommes une communauté d'ingénieurs, de designers, de développeurs et de scientifiques présents dans 5 pays dont la mission est d'inventer demain par la technologie. Nous aidons les entreprises visionnaires à développer des produits différenciants et innovants., New! Démarquez-vous en passant des tests de personnalité gamifiés. Lancez-vous dès maintenant, en découvrant les trois tests disponibles gratuitement!
Vous guiderez les clients sur les choix les plus adaptés - via des techniques telles que le RAG, les agents intelligents, ou le fine-tuning - pour maximiser l'impact tout en maîtrisant les coûts.
Votre rôle va bien au-delà du prompt engineering : vous participerez à l'architecture complète de produits IA robustes, du benchmark au prototypage, jusqu'à la validation et l'intégration dans l'environnement client. Vous veillerez à ce que les modèles soient optimisés pour la performance, la sécurité et l'évolutivité. Une formation continue est assurée pour soutenir votre succès.
Si vous êtes motivé·e pour repousser les frontières de l'IA et accompagner les entreprises dans leur adoption rapide et sécurisée de GenAI, postulez pour faire la différence !, Développement de systèmes LLM/GenAI : concevoir, entraîner, ajuster et déployer des modèles d'IA avancés basés sur des LLM (GPT-x, Claude, Gemini, Llama, Mistral) et autres techniques génératives.
-Support à l'architecture de solution : collaborer avec l'architecte GenAI pour concevoir des solutions robustes, sécurisées et évolutives.
-Développement d'applications IA : créer des applications alimentées par des modèles GenAI (hébergés ou via API), conformes aux exigences réglementaires (RGPD, AI Act, licences modèles...).
-Prompt Engineering avancé : concevoir des prompts performants (few-shot, Chain/Tree/Graph of Thought, ReAct, Self-reflection, garde-fous), équilibrant simplicité et efficacité.
-Implémentation RAG : mettre en place des architectures de RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour accroître la pertinence et fournir une traçabilité des sources.
-Sélection & fine-tuning de modèles : choisir et ajuster les modèles adaptés, y compris multimodaux (VLM, SLM), pour produire des contenus de qualité (texte, image, code, audio...).
-Intégration & MLOps : appliquer les bonnes pratiques MLOps (CI/CD, versionning, monitoring...) pour le déploiement en production dans le cloud (AWS, Azure, GCP).
-Évaluation & IA Responsable : établir des cadres d'évaluation pour mesurer performance, fiabilité, sécurité et éthique des modèles.
-Veille & innovation : se tenir informé·e des dernières avancées, expérimenter de nouvelles approches, partager en interne.
-Collaboration : travailler efficacement en équipes pluridisciplinaires, vulgariser des concepts techniques complexes.
-Documentation : formaliser les méthodologies, processus et bonnes pratiques., Chez OUIcoding, nous sommes une communauté d'ingénieurs, de designers, de développeurs et de scientifiques présents dans 5 pays dont la mission est d'inventer demain par la technologie.
Nous aidons les entreprises visionnaires à développer des produits différenciants et innovants.
Rejoignez-nous en tant que Spécialiste expérimenté en Intelligence Artificielle Générative, chargé de concevoir et de mettre en oeuvre des solutions GenAI/LLM de pointe dans divers secteurs. Vous serez un maillon stratégique entre les équipes techniques (Data Science, Machine Learning, Infrastructure) pour délivrer une valeur IA centrée sur les enjeux business.
Diplôme de niveau Bac+5 (Master, École d'ingénieur) en informatique, data science, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
-Minimum 4 ans d'expérience pratique en machine learning, ingénierie logicielle ou data science, dont des projets complexes en GenAI/LLM.
Compétences techniques exigées :
-Excellente maîtrise de Python
-Expertise sur un framework GenAI (LangChain, LlamaIndex...)
-Solide expérience en NLP/NLU, vectorisation, recherche sémantique
-Maîtrise du fine-tuning de LLM
-Connaissance approfondie du prompt engineering avancé
-Expérience des modèles open source et commerciaux (OpenAI, Anthropic, HuggingFace...)
-Maîtrise des environnements Cloud (AWS, Azure, GCP)
-Compétences en MLOps : Docker, Git, CI/CD
Environnement de travail
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