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La mission fera partie du projet d'Ingénierie en Intelligence Artificielle. Dans le cadre du projet d'Ingénierie en IA, nous aidons les entités à évoluer et à définir et appliquer les meilleures pratiques autour de l'ingénierie ML / LLM. Nous mettons en place un parcours d'apprentissage en ingénierie ML / LLM au niveau mondial et avons besoin de quelqu'un pour soutenir cette mise en œuvre.

La mission consistera à :

1. Améliorer le référentiel de formation MLOps / Ingénierie ML existant utilisé dans le monde entier.
2. Évoluer vers un suivi de pipeline ML sur AWS et Databricks (actuellement en utilisant Azure).
3. Faciliter des ateliers que nous donnons aux entités sur la formation.
4. Apporter une expertise sur les meilleures pratiques en ingénierie LLM.
5. Soutenir la création de contenu pour les pratiques d'ingénierie LLM (qui peuvent être complexes). Il s'agit de traduire des pratiques complexes en explications simples.
6. Mettre en œuvre ces pratiques dans un environnement sandbox et évaluer les outils.
7. (Optionnel) Soutenir le projet dans l'optimisation des POC / MVP dans les entités autour des pratiques LLMOps.

Principales Expertises :

1. Expertise dans les technologies Azure et AWS (secondaire) pour ML / LLM / IA.
2. Expertise en CI / CD (GitHub actions / Azure DevOps préféré).
3. Expertise dans le déploiement de pipeline ML / LLM dans un environnement basé sur le Cloud.

Profil candidat :

Exigences :

1. Minimum de 5 ans d'expérience en ingénierie ML / LLM et en science des données.
2. Capacité à simplifier des meilleures pratiques complexes.
3. Expertise sur les meilleures pratiques en ingénierie ML et LLM.
4. Idéalement, avoir vu des modèles / applications basés sur LLM en production et comprendre les correctifs qui peuvent être nécessaires.