Contexte & Enjeux : Le rôle vise à : - Étendre le périmètre des documents reconnus (documents clients variés). - Moderniser l'architecture de traitement documentaire. - Intégrer, benchmarker et orchestrer des LLM multi-cloud (AWS / GCP / Azure). - Automatiser et fiabiliser l'extraction de données. - Monter en compétence et contribuer au développement sur Spring IA / Python. Il s'agit d'un poste stratégique pour renforcer les capacités Document AI au coeur du SI. Missions principales : - Développer et intégrer des pipelines Document AI avec OCR LLM multi-cloud. - Benchmarking, évaluation et optimisation des modèles utilisés. - Développer des microservices Python / Java basés sur Spring Boot & Spring IA. - Contribuer à la modernisation de l'architecture documentaire. - Améliorer la fiabilité de l'extraction, classification et structuration documentaire. - Construire des jeux de données, outils de labeling et KPI de performance. - Participer à l'automatisation CI/CD et à l'industrialisation des traitements. - Collaborer étroitement avec les Data / ML Engineers et les équipes Cloud.
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