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Le projet vise à concevoir, développer et exploiter les fondations techniques permettant d'intégrer des fonctionnalités d'IA générative (LLM, RAG, agents) au sein de la plateforme de gouvernance des données DataGalaxy. L'objectif est d'assurer la fiabilité en production des capacités GenAI via des pratiques MLOps et ModelOps, incluant l'intégration de fournisseurs, l'automatisation des déploiements, la gestion de la traçabilité, le monitoring, le contrôle des coûts et l'observabilité des workloads IA. Le projet comprend également le développement de nouvelles fonctionnalités GenAI (agents, pipelines RAG, serveur MCP), l'amélioration de l'intégration des capacités IA dans la plateforme, la mise en place de workflows CI/CD adaptés à l'IA, et la participation à la documentation et à l'amélioration continue post-incident.

Automatisation du déploiement et de la configuration des modèles IA génératifs
Gestion de la traçabilité des actifs IA (configurations, prompts, templates, résultats d'évaluation, versions)
Développement de tableaux de bord et alertes pour le suivi de la latence, de la disponibilité, de l'usage et de la qualité
Intégration des fonctionnalités GenAI dans la plateforme DataGalaxy en collaboration avec les équipes Produit, Data et Engineering

DATAGALAXY

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