Observé chez
Data Scientist IA – LLM & Agentic RAG
Intelligence Artificielle
Informatique
Paris
PythonLLMAgentic RAGLangChainSQLElasticsearchESQLGraphQLBases vectoriellesGitLinux
Rôle
Développement de moteurs NL to QL et architectures agentiques pour améliorer l'accès à la connaissance via LLM
Technologies
PythonLLMAgentic RAGLangChainSQLElasticsearchESQLGraphQLBases vectoriellesGitLinux
Entités
AI Research
Contextes
Intelligence ArtificielleBig DataRecherche appliquée
Compétences
Machine LearningIA générativeRetrieval-Augmented GenerationNatural Language ProcessingArchitectures distribuéesBases de donnéesMoteurs de recherche
Challenges détectés
2 enjeux- Optimisation
Améliorer la qualité des réponses générées par les LLM
- Transformation
Développer des approches innovantes d'accès à la connaissance



