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Developpeur python (h / f)

Saint-Denis
Association Francaise De Normalisation
Développeur Python
Publiée le Il y a 15 h
Description de l'offre

Intégré à notre département développement solutions et information d'Afnor Editions, et, en tant que Développeur Python, vous travaillez au sein de l'équipe Data Science, spécialisé dans l'intégration de technologies telles que la génération augmentée de récupération (RAG) et OCR, ainsi que dans l'utilisation de modèles de langage à grande échelle (LLM) via des API. Votre rôle : 1. Intégration de Technologies Avancées : Intégrer des technologies comme RAG et OCR dans les applications de data science. 2. Développement et Intégration : Concevoir et développer des applications en Python, intégrant des LLM via API et des modèles pré-entraînés. 3. Optimisation et Développement : Assurer la robustesse et l'évolutivité des applications développées. Notre poste est basé à Saint Denis, au pied du RER B Nous vous proposons de travailler dans un environnement dynamique et agréable au sein d'une équipe de 4 personnes et en collaboration avec des équipes en transverse.Nous avons un restaurant d'entreprise, un parking pour les salariés, un comité d'entreprise et la possibilité de travailler à distance 2 fois par semaine une fois autonome et formé.Un parcours d'intégration dès votre arrivée ainsi que l'accès à des formations tout au long de votre carrière chez nous. La rémunération se situe entre 50 et 55KEUR en fonction de votre expérience.

A propos du profil recherché

De formation supérieure en informatique ( minimum Bac+3) : génie logiciel, ou dans un domaine connexe, vous disposez d'une expérience significative dans le développement d'applications Python, de préférence dans un contexte de data science. Compétences et Expertise Requises : - Expertise en Python : Compétences avancées en développement Python.- Expérience avec LLM et API : Expérience pratique avec l'intégration de LLM et l'utilisation d'API de modèles pré-entraînés. - Bases en Data Science : Compréhension des principes de base de la data science pour une collaboration efficace.


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#J-18808-Ljbffr

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