Concevoir, entraîner, optimiser et déployer des modèles de Machine Learning et Deep Learning (NLP, LLM, embeddings).
Développer et maintenir des pipelines ML robustes (entraînement, évaluation, monitoring, CI/CD).
Construire des architectures RAG incluant : ingestion de documents, stratégie de chunking, embeddings, vector stores, pipelines de retrieval & génération.
Implémenter des applications LLM avec LangChain / LangGraph (agents, tools, retrievers, flows).
Déployer des microservices IA (API FastAPI / Flask) et gérer leur scalabilité en production.
Optimiser l'inférence et les performances : latence, consommation GPU, parallélisation, batching.
Collaborer avec les équipes Data Engineering, Produit et Dev pour industrialiser les solutions.
Surveiller les modèles en production (drift, performance, dérive des données).
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