Data Engineer (H/F)

HELPLINE; Lyon; Sur place; EUR 45 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise innovante dans le traitement documentaire recherche un expert en IA pour intégrer et moderniser ses solutions LLM multi-cloud. Vous serez responsable de développer des mécanismes de reconnaissance de documents et d'intégrer des modèles d'IA. Des compétences en Python, ainsi qu'une forte maîtrise de l'architecture cloud et des solutions IA sont essentielles. Le poste est situé à Lyon, offrant des opportunités pour travailler en équipe sur des projets ambitieux et innovants.

Qualifications

• Expérience en intégration de LLM dans un environnement multi-cloud.
• Compétences en développement parallèles avec Python et Spring IA.
• Capacité à concevoir des pipelines robustes et sécurisés.

Responsabilités

• Développer et améliorer les mécanismes de RAD / LAD.
• Intégrer des LLM pour l'extraction intelligente de données.
• Participer à la modernisation de l'architecture de traitement documentaire.

Connaissances

Expertise LLM multi-cloud (AWS / GCP / Azure)

Maîtrise OCR / Vision documentaire / Document AI

Excellente pratique Python

Excellente pratique Java

Outils

GitLab

Jenkins

Description du poste

Contexte

La squad RAD-LAD (Reconnaissance Automatique et Lecture Automatique de Documents) renforce ses équipes afin d'accompagner l'évolution de ses solutions de traitement documentaire.

Dans un contexte d'industrialisation et de modernisation, la squad vise à élargir le périmètre des documents reconnus, à faire évoluer son architecture, et à intégrer des solutions d'IA avancées, notamment des LLM multi-cloud (AWS, GCP, Azure), afin d'accélérer et fiabiliser l'extraction de données.

Objectifs du poste

• Étendre la capacité de reconnaissance à de nouveaux types de documents clients ;


• Moderniser l'architecture de traitement documentaire existante ;


• Intégrer, tester et benchmarker des modèles LLM dans un environnement multi-cloud ;


• Accélérer l'automatisation de l'extraction des données et améliorer la fiabilité des traitements ;


• Monter en compétence et contribuer au développement via Spring IA et Python.

Vos missions

Au sein de la squad RAD-LAD, vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de traitement documentaire :

Traitement documentaire & IA

• Développer et améliorer les mécanismes de RAD / LAD pour différents types de documents (structurés, semi-structurés, non structurés) ;


• Intégrer des LLM pour la compréhension, la classification et l'extraction intelligente de données ;


• Réaliser des benchmarks de modèles et de services IA (AWS, GCP, Azure) selon des critères de performance, coûts et sécurité ;


• Améliorer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des extractions de données.

Architecture & industrialisation

• Participer à la modernisation de l'architecture de traitement documentaire ;


• Concevoir des pipelines robustes, scalables et sécurisés ;


• Travailler sur l'industrialisation des traitements (automatisation, monitoring, performance).

Développement

• Développer des composants en Python et / ou Spring IA pour l'intégration des solutions IA ;


• Contribuer aux bonnes pratiques de développement (tests, documentation, CI / CD) ;


• Collaborer étroitement avec les autres membres de la squad (tech, produit, data).

Profil recherché (expérimenté)

Compétences techniques indispensables

• Expertise LLM multi-cloud (AWS / GCP / Azure).


• Forte maîtrise OCR / Vision documentaire / Document AI.


• Excellente pratique Python & Java (idéalement Spring Boot / Spring IA).

Compétences supplémentaires appréciées

• Expérience en pipelines ML, MLOps, architecture microservices.


• Connaissance des frameworks de benchmarking LLM.


• Maîtrise des environnements CI / CD (GitLab, Jenkins).


• Connaissance d'Azure, GCP ou AWS pour les services d'IA générative.

Soft skills

• Autonomie et capacité à proposer des solutions innovantes.


• Rigueur, sens de la qualité et de la performance.


• Aisance en travail d'équipe agile.


• Curiosité technologique et capacité à monter rapidement en compétence.