Capgemini

Ingénieur IA Junior - NLP

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À propos du poste

Votre avenir dans la technologie commence ici.

Chez Capgemini, nous libérons l'énergie humaine par la technologie pour avoir un impact réel sur les entreprises, les personnes et la société. Nous sommes une entreprise mondiale, diversifiée et innovante, composée d'une équipe de plus de 420 mille personnes, dans plus de 50 pays. Ici, l'apprentissage continu, la collaboration et l'initiative font partie du quotidien et vous avez l'opportunité de travailler dans un environnement qui valorise qui vous êtes — toujours avec un but.

Diversité, Équité et Inclusion : Soyez Vous-même chez Capgemini

Nous valorisons la diversité sous toutes ses formes et promouvons un environnement inclusif, reconnu mondialement pour son engagement envers l'éthique, l'équité et le sentiment d'appartenance.

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Ce que vous ferez au quotidien

Nous recherchons un Ingénieur Logiciel IA axé sur le NLP pour participer au développement de logiciels et d'applications d'Intelligence Artificielle, de la conception et de l'architecture jusqu'au déploiement, à l'exploitation et à l'évolution en production.Le poste impliquera une forte implication pratique en ingénierie logicielle, construisant des APIs, des microservices, des pipelines et des applications basées sur le NLP et les LLMs, intégrés aux systèmes et plateformes d'entreprise.Le professionnel sera responsable de transformer les capacités de NLP, de Machine Learning et d'IA Générative en solutions robustes, évolutives, observables et préparées pour les environnements de production, en tenant compte d'aspects tels que l'architecture, la performance, la latence, la disponibilité, la sécurité, le coût et l'évolutivité.L'objectif principal ne sera pas la recherche ou le développement de nouveaux modèles, mais l'ingénierie des applications d'IA, y compris l'intégration de modèles, le développement logiciel, le déploiement, l'exploitation, l'observabilité et l'évolution continue des solutions.

Responsabilités principales

  1. Concevoir, développer et faire évoluer des applications NLP et IA en production.
  1. Définir et implémenter l'architecture technique des applications basées sur le NLP, les LLMs et l'IA Générative.
  1. Développer des APIs, des microservices, des pipelines et des composants logiciels pour les applications d'IA.
  1. Implémenter des pipelines de traitement du langage naturel, d'inférence et d'intégration avec des modèles d'IA.
  1. Intégrer les LLMs et les modèles NLP aux applications, APIs, bases de données, systèmes d'entreprise et outils externes.
  1. Développer des solutions utilisant RAG, embeddings, recherche sémantique et bases de données vectorielles.
  1. Implémenter et intégrer le Prompt Engineering, les sorties structurées, le function calling et le tool calling lorsque applicable.
  1. Réaliser le déploiement, la configuration, la mise à jour et la maintenance des applications et services d'IA.
  1. Développer des solutions en tenant compte de l'évolutivité, de la disponibilité, de la performance, de la latence et de l'optimisation des coûts.
  1. Implémenter des mécanismes de mise en cache, de traitement asynchrone, de files d'attente et des stratégies d'optimisation d'inférence lorsque applicable.
  1. Implémenter des tests unitaires, d'intégration, fonctionnels, de régression et de performance.
  1. Développer et maintenir des pipelines de CI/CD pour les applications et composants d'IA.
  1. Implémenter des pratiques de versionnement de code, de modèles, de prompts, de configurations et d'artefacts d'IA.
  1. Surveiller les applications et services en utilisant des métriques, des logs et des traces, en agissant sur l'identification et la résolution de problèmes.
  1. Réaliser le débogage, le dépannage et l'analyse d'incidents en production.
  1. Évaluer et optimiser les applications en considérant les métriques de qualité, de latence, de débit, de disponibilité et de coût.
  1. Implémenter des mécanismes d'évaluation et de surveillance de la qualité des applications basées sur le LLM/NLP.
  1. Participer à la définition technique et à l'implémentation de nouveaux cas d'usage NLP et IA.
  1. Travailler en collaboration avec l'Ingénierie, l'Architecture, le Produit, les Données, l'UX et les départements métier.
  1. Produire et maintenir la documentation technique des architectures, APIs, composants, pipelines et procédures opérationnelles.

Ce que vous devez savoir (prérequis techniques)

  1. Python et développement de APIs/microservices avec FastAPI ou Flask ;
  1. NLP, LLMs et IA Générative ;
  1. RAG, embeddings, recherche sémantique et bases de données vectorielles ;
  1. Prompt Engineering, Function/Tool Calling et intégration avec des APIs de LLMs ;
  1. Docker, Git et pratiques de tests et développement logiciel ;
  1. Cloud (AWS, Azure ou GCP) et CI/CD ;
  1. SQL et intégration/traitement de données ;
  1. Connaissances en MLOps/LLMOps, observabilité et évaluation d'applications d'IA.

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  • Prévoyance privée et assurance-vie
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