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L-Acoustics

AI Engineer NLP

Électronique

Informatique

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IT
PythonFastAPIFlaskC#C++PostgreSQLDockerAzureAzure Cognitive ServicesAzure AI FoundryAzure SearchGCPAWSPyTorchTensorFlowHuggingFaceMLflowLangChain

Rôle

Ingénieur IA spécialisé en NLP et systèmes multi agents responsable de la conception de l'industrialisation et du déploiement en production de solutions d'IA générative et d'agents autonomes au sein de l'équipe Data & AI.

Technologies

PythonFastAPIFlaskC#C++PostgreSQLDockerAzureAzure Cognitive ServicesAzure AI FoundryAzure SearchGCPAWSPyTorchTensorFlowHuggingFaceMLflowLangChain

Entités

Data & AI Team

Contextes

ÉlectroniqueLogiciels

Compétences

Architecture multi-agentsSystèmes NLPModèles de langage (LLM)RAG (Retrieval-Augmented Generation)GraphRAGFine-tuningEmbeddings et recherche sémantiqueChatbots et agents intelligentsTraitement de données structurées et non-structuréesAtténuation des biaisAdaptation culturelle des modèles de langageDéploiement en productionObservabilité avancéeGestion des coûts de tokensConformité GDPRGouvernance de la sécurité des donnéesPrototypage rapideSélection de modèlesStratégies d'évaluationMentoratLeadership techniqueAutonomieRigueurMentalité produitOrientation impact businessCollaborationCuriosité technologique structuréeCommunication de concepts complexesContainerisation et orchestrationArchitecture REST APIIntégration systèmeCulture MLOps/LLMOpsVersioning et reproductibilité

Challenges détectés

6 enjeux

Les principaux enjeux identifiés chez L-Acoustics, avec les technologies et compétences associées.

  1. 01·Transformation

    Transformer les technologies d'IA générative en produits robustes et scalables

  2. 02·Optimisation

    Concevoir et industrialiser des systèmes multi-agents et NLP autonomes

  3. 03·Conformité

    Structurer la gouvernance, la mesure de performance et le contrôle des coûts des systèmes IA

  4. 04·Optimisation

    Déployer et monitorer des modèles NLP en production à grande échelle

  5. 05·Conformité

    Assurer la conformité GDPR et la gouvernance d'accès des données

  6. 06·Optimisation

    Optimiser la consommation de tokens et la gestion des coûts

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