Machine learning engineer LLMs

Cabinet spécialisé en IA / Data science / Machine learning engineer, Aquila Data Enabler a su accompagner ses clients depuis 2016, pour la plupart de grands groupes français (Industrie / Finance / Retail), sur tous leurs sujets Machine & Deep learning. 
Présents historiquement sur Paris, nous avons de plus en plus de clients sur la Métropole Lilloise, et par conséquent nous recrutons fréquemment des Data scientists / Machine learning engineers sur Lille. 

Aujourd'hui, l'un de nos clients Lillois (grand groupe Retail) recherche un Machine learning engineer LLMs (F/H) confirmé. 

Vous serez en CDI chez Aquila, et en mission de longue durée chez ce client.

Vos missions seront :

• Accompagnement du client pour l’émergence des besoins centrés sur la donnée.
• Etude de la problématique posée, diagnostic de la situation et des données disponibles, préparation des données
• Proposition de méthodes de modélisation des problèmes opérationnels, conception d’algorithmes de classification, modélisation, prévision et optimisation
• Validation des modèles, mise en place d’indicateurs pertinents, étude des résultats, recommandations.
• Conception d’outils d’analyse et de data-visualisation
• Conception et déploiement de modèles NLP & LLMs en environnement Cloud (Azure), intégrés dans des pipelines de données existants.
• Mise en place de pipelines CI/CD pour automatiser l’entraînement, les tests et le déploiement des modèles (GitLab, GitHub Actions, etc.)
• Conteneurisation et orchestration des modèles via Docker et Kubernetes pour assurer la scalabilité et la résilience en production.
• Surveillance et optimisation des performances des modèles en production à l’aide d’outils de monitoring (MLflow, Prometheus, WandB, etc.)

Notre client souhaite réaliser plusieurs projets LLMs afin de moderniser, automatiser & simplifier ses process. Voici quelques exemples de problématiques NLP & LLMs pouvant être rencontrées :

• Création de Chatbot (pour le service Supply chain)
• Création de solutions RAG internes (RAG techniques, RAG juridiques, etc) pour différents départements 
• Reconnaissance automatique de la parole (pour le Service Client) => Speech to text, puis utilisation des LLMs afin de résumer le dialogue  
• Lecture automatique de document (documents d’identité, contrats, tableaux, etc : OCR)
• Analyse de sentiments clients (pour le Service client, ou aussi les retours clients à la suite d'un achat)
• Analyse automatique de rapports humains (lecture automatique, identification des éléments clés, extraction des informations, création de rapports via LLMs). 

Les différents projets réalisés ont pour but d'être déployés par la suite. Vous serez amené à participer à ce déploiement, avec les outils Devops : Docker, Kubernetes, MLFlow, CICD, Git, Gitlab, Github, etc ainsi qu'avec le Cloud Azure (Databricks).

Vous serez responsable du pilotage de ses projets (définition de périmètre, planning et respect des délais, coordination avec les autres départements), en lien avec les autres Machine learning engineers de l'équipe présents sur place.

Aussi, étant membre de la Team Aquila, vous participerez aux réunions avec le reste de l'équipe (Lilloise & Parisienne) afin d'échanger sur les sujets techniques, collaborer avec les autres membres de l'équipe et apprendre grâce à eux. 
Vous serez au quotidien accompagné par le CTO d'Aquila, la Lead NLP LLMs, ainsi que toute l'équipe NLP LLMs qui se compose d'une vingtaine de consultants répartis entre Lille & Paris. 

En tant que Consultant chez notre client, vous serez son référent technique sur ces sujets LLMs. Par conséquent, il est important de savoir adapter son discours en fonction de l'interlocuteur et de savoir vulgariser ces sujets techniques. 

Pour finir, Aquila garde un côté R&D : par conséquent nous rédigeons fréquemment des articles scientifiques décrivant nos projets, et nous participons à certaines conférences IA. 


 

Ingénieur Data Scientist diplômé Bac +5 ou d'un Doctorat, vous avez acquit une spécialisation NLP / LLMs de par vos études (thèse) ou via vos premières expériences professionnelles (au minimum 2 / 3 ans d'expérience dans le privé si vous n'avez pas de thèse).

Comme outils, vous maîtrisez Python et les outils Devops (Docker, Kubernetes, MLFlow, Airflow, etc).
Vous justifiez d’une première expérience réussie dans la mise en production de modèles NLP LLMs  (industrialisation, monitoring, optimisation).

Vous maîtrisez un ou des environnements Cloud (AWS, GCP, ou Azure) et savez exploiter leurs services managés pour la Data et le Machine Learning (BigQuery, SageMaker, Vertex AI, Databricks, etc.).
Vous avez une bonne culture DevOps / MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, MLflow.

Idéalement, vous êtes à l’aise avec les problématiques de scalabilité et déploiement distribué de modèles de Machine Learning

Enfin, vous avez la pêche, le smile attitude, assez pour prétendre de faire partie de l’Aquila Team ! Si vous vous reconnaissez dans cette description, n’hésitez pas à nous envoyer votre candidature, nous serons ravis de faire connaissance autour d’un café !