En quelques mots
Cherry Pick est à la recherche d'un \"Senior Data Scientist IA / LLM\" pour un client dans le secteur bancaire
Description
🚀 Le Contexte : L'ère des Agents Autonomes
Dans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels.
Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django).
🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture
1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain :
* Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles).
* Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification).
* Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing).
2. Intégration et Backend (Django) :
* Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming).
* Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django.
* Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM.
3. RAG & Knowledge Management :
* Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes.
* Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers.
4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) :
* Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval).
* Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).
👤 Le Profil Recherché
* Expertise Python 3 : Maîtrise avancée du langage et des patterns asynchrones.
* Maîtrise de LangChain & LangGraph : Vous savez quand utiliser une chaîne linéaire et quand passer à une architecture en graphe pour gérer des comportements non-linéaires.
* Expérience Django : Capacité à structurer un projet Web propre, sécurisé et scalable.
* Culture IA Générative : Compréhension des enjeux de température, de fenêtres de contexte et de tokenisation.
Les \"Plus\" appréciés :
* Expérience avec les bases de données vectorielles.
* Connaissance des outils de monitoring (LangSmith).
* Contribution à des projets Open Source dans l'écosystème LangChain.
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