Description de poste
Dans le cadre de notre activité, nous avons pour mission d'accompagner la phase de cadrage et d'avoir la charge du pilotage et de l'implémentation des solutions identifiées dans le SI Finance. Pour ce faire, nous cherchons à renforcer l'équipe actuelle avec un Data Engineer possédant de solides compétences en Data Science et ayant une bonne compréhension de l'Intelligence Artificielle.
La mission principale sera de concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes, d'implémenter des modèles d'IA générative et de participer à la mise en place de prompts et de RAG. Une collaboration étroite avec les équipes de Data Science et d'IA est nécessaire pour garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre.
Si vous êtes passionné par les défis liés à la manipulation de données non structurées, que vous maîtrisez Python et que vous avez une solide expérience en Data Engineering et en Data Science, nous serions ravis de recevoir votre candidature.
Nous offrons un environnement de travail stimulant, des opportunités d'apprentissage continu et des projets innovants au sein d'une équipe dynamique et passionnée par les technologies émergentes. Rejoignez-nous pour contribuer à notre mission d'exploitation efficace des données et à notre développement dans le domaine de l'Intelligence Artificielle.
Durant l'intervention, la prestation sera rattachée au responsable de l'équipe de développements tactiques et sera supervisée par un membre de l'équipe maîtrisant les outils de data science. Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d'autres développeurs. Des notions en finance seraient un plus très apprécié.
Profil candidat :
La mission requiert les qualités techniques ci-dessous :
1. Démontrer une expérience avérée dans le traitement de données non structurées ainsi que la maîtrise de traitement de fichiers de différents types tels que Word, PDF, PowerPoint, CSV.
2. Avoir des connaissances approfondies en Intelligence Artificielle générative et en Large Language Model (LLM) sont requises.
3. Une maîtrise avancée du langage de programmation Python est indispensable.
4. Avoir des connaissances dans la mise en place de prompts et d'outils de RAG.
5. Maîtrise de la génération de documents via Python.
6. Avoir travaillé en Banque et être intervenu en direction Financière serait un atout pour la candidature.
7. 8 - 10 ans d'expériences.
L'environnement technique s'appuie sur de l'Hadoop, Spark, Scala, Python, librairies ML (sklearn, xgboost, etc.), Prompt engineering, Outils de RAG, SQL, chaîne CI / CD.
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