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Postuler chez Redesign GroupPostée il y a 2h · CDI
Description du poste
Redesign Group est un fournisseur mondial de solutions technologiques et de cybersécurité. Nous nous appuyons sur la pensée design, l'expertise interdépendante et les solutions technologiques émergentes pour aider les organisations à réussir leur transformation. La diversité de nos équipes internationales, nos partenariats avec des fabricants de technologies stratégiques et nos services de cybersécurité nous positionnent comme un partenaire d'affaires prêt à relever les défis de demain.
Description du poste Nous recrutons un data scientist motivé pour contribuer à des fonctionnalités basées sur LLM, en collaboration avec notre équipe d'ingénierie. Vous participerez à la conception, à l'implémentation et à l'exploitation de systèmes LLM (RAG, agents, réglage fin, optimisation de l'inférence) qui respectent nos SLA produit et génèrent un impact commercial mesurable. Nous recherchons des personnes avec de bonnes bases en apprentissage automatique et en ingénierie logicielle, curieuses et prêtes à apprendre ; les outils ne sont qu'un moyen d'y parvenir.
Vos responsabilités : Contribuer à la conception, à l'implémentation et à l'exploitation de systèmes LLM en production (pipelines de récupération, orchestration d'agents, flux de réglage fin), du prototype à la mise à l'échelle, avec le soutien de l'équipe. Aider à traduire des problèmes produit en objectifs d'apprentissage automatique mesurables et à identifier des compromis pragmatiques (taille du modèle vs latence, stratégie de récupération vs précision, coût vs qualité). Construire des pipelines d'évaluation (automatisés et humains) et suivre des KPI pour l'hallucination, la pertinence et l'équité. Participer à l'optimisation de l'inférence et des déploiements (quantification, traitement par lots, mise à l'échelle automatique, stratégies de cache).
Exigences essentielles 2 ans ou plus d'expérience en ingénierie ou recherche appliquée en apprentissage automatique/deep learning, idéalement avec une première expérien
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