Capgemini

Ingénieur/Ingénieure Prompt Junior

PythonAWS
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À propos du poste

Votre avenir technologique commence ici.

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

Ce que vous ferez au quotidien

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Prompt pour travailler au développement, à l'expérimentation, à l'évaluation et à l'évolution de solutions basées sur l'IA Générative et les Grands Modèles de Langage (LLMs). Le poste impliquera une participation pratique à la construction de prompts, de contextes, d'instructions, de workflows et de stratégies d'interaction avec les modèles d'IA, afin de maximiser la qualité, la cohérence, la sécurité et l'efficacité des réponses. Le professionnel travaillera en étroite collaboration avec les équipes d'Ingénierie IA, de Curatelle, de Produit, de Données et d'Affaires, transformant les besoins et les cas d'utilisation en solutions basées sur les LLMs et contribuant à l'évolution continue des applications d'IA. L'accent sera mis sur l'ingénierie et l'optimisation de l'interaction entre les applications et les modèles d'IA, en utilisant l'expérimentation, l'évaluation systématique et les techniques d'Ingénierie de Prompt et d'Ingénierie de Contexte.

Responsabilités principales

  1. Développer et optimiser les prompts et instructions pour les LLMs pour différents cas d'utilisation.
  1. Structurer les prompts en tenant compte du contexte, de la persona, de l'objectif, des contraintes, du format de sortie et des critères de qualité.
  1. Développer des stratégies d'Ingénierie de Prompt et d'Ingénierie de Contexte pour les applications d'IA Générative.
  1. Expérimenter différents modèles, paramètres et stratégies de prompting.
  1. Créer et exécuter des expériences contrôlées pour évaluer différentes versions de prompts.
  1. Développer des stratégies de few-shot, zero-shot, chain-of-thought alternatives, structured prompting et decomposition lorsque applicable.
  1. Travailler avec RAG, la définition de contexte et les stratégies de récupération d'information pour améliorer la qualité des réponses.
  1. Développer des instructions pour les applications utilisant Function Calling, Tool Calling et AI Agents.
  1. Structurer les prompts pour la génération de réponses structurées et cohérentes, y compris JSON et d'autres formats définis par les applications.
  1. Créer et maintenir des bibliothèques et des modèles de prompts réutilisables.
  1. Travailler à la définition de critères et de jeux de données pour l'évaluation de la qualité des prompts et des applications basées sur les LLMs.
  1. Réaliser des tests de qualité, de cohérence, de robustesse et de comportement des modèles.
  1. Identifier les problèmes tels que l'hallucination, les réponses incohérentes, les échecs d'instruction, les problèmes de contexte et les comportements inattendus.
  1. Travailler conjointement avec la Curatelle à la définition et au suivi des métriques de qualité, de sécurité et de performance.
  1. Analyser les résultats des expériences et proposer des améliorations aux prompts et aux stratégies d'interaction avec les modèles.
  1. Documenter les prompts, les expériences, les versions, les résultats et les apprentissages.
  1. Suivre les nouvelles capacités des principaux modèles et intégrer de nouvelles techniques aux solutions existantes.
  1. Soutenir la définition et l'évolution des normes et bonnes pratiques d'entreprise en matière d'Ingénierie de Prompt.

Ce que vous devez savoir (prérequis techniques)

  1. Python appliqué aux solutions d'IA ;
  1. IA Générative, LLMs et Ingénierie de Prompt ;
  1. RAG, embeddings et bases de données vectorielles ;
  1. AI Agents et intégration de LLMs via APIs ;
  1. Expérience avec des modèles/plateformes tels que OpenAI, Azure OpenAI, Claude, Gemini ou similaires ;
  1. Frameworks tels que LangChain, LangGraph, LlamaIndex ou similaires ;
  1. Connaissances en évaluation, benchmarking et qualité des solutions avec LLMs.

Ce que nous offrons pour votre développement

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  • Prévoyance et assurance vie
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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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