Le projet “Immersion” a pour ambition de construire une médiathèque de contenus thématiques autour de l’orientation professionnelle. L’objectif est d’offrir un accès gratuit et universel à des ressources immersives et engageantes, adaptées au contexte socioculturel de chaque utilisateur, afin de réduire les barrières des déterminismes sociaux, géographiques ou de genre. Position dans l’équipe : Tu seras le premier AI Engineer, référent sur les sujets IA dans l’entreprise. Ton interlocuteur et manager sera le CTO. Mode de management ? Un management direct avec ton manager, un suivi régulier avec les équipes, des objectifs semestriels individuels. Ton rôle consistera à transformer des concepts de recherche en solutions opérationnelles et scalables, en te concentrant sur l’implémentation pratique des technologies d’IA pour le projet “Immersion”. Concevoir et développer des pipelines de traitement vidéo et audio automatisés : Mettre en place des solutions robustes pour le traitement de données multimodales. Implémenter des solutions de traitement du langage naturel (NLP) avec des LLM : Identifier et exploiter des informations pertinentes grace à la recherche sémantique et l’enrichissement terminologique. Utiliser des techniques de prompt engineering et de fine-tuning pour adapter les modèles de langage aux besoins spécifiques du projet, en partant d’une approche par prompting avant un entraînement plus poussé. Construire et optimiser l’architecture IA : Participer à la définition de l’architecture d’indexation et de recherche sémantique, optimiser les performances et maîtriser les coûts. Assurer la qualité et la modération du contenu : Développer un système de surveillance et des agents de contrôle qualité pour évaluer la pertinence, la cohérence et la qualité des contenus générés à large échelle. Mettre en place des “guardrails” pour encadrer les requêtes de recherche et les réponses générées par les LLM, ainsi que des filtres de sécurité et de modération des contenus. Gérer les aspects de consentement et de souveraineté des données, notamment pour l’enregistrement et le traitement des données multimodales. Contribuer à l’innovation continue et à la recherche appliquée : Explorer des solutions de contextualisation des transcriptions et l’intégration de graphes de connaissance pour enrichir la compréhension des LLM. Développer des outils internes pour les data scientists afin de faciliter l’expérimentation, l’analyse des données et l’itération sur les modèles.
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