Développement IA Llmops Nlp et Speech-To-Text H/F ClubSec

Le besoin

Contexte de la mission

Nous recherchons une expertise en développement d'intelligence artificielle, IA générative, NLP et Speech-to-Text afin de collaborer avec notre équipe IA transverse sur les Offres d'informations et leurs développements associés. Nous souhaitons bénéficier d'une expérience significative de trois à cinq ans dans la conception, le développement et la mise en production de solutions IA/ML/DL robustes et industrialisées. Nous attendons une maîtrise de Python et/ou Node.js appliquée aux usages IA, ainsi qu'une capacité à manipuler et exploiter des données avec SQL. Nous souhaitons concevoir des architectures LLM intégrant des mécanismes de Retrieval-Augmented Generation, des modèles d'embeddings et des bases vectorielles adaptées aux besoins métiers. Nous recherchons également une expertise DevOps et MLOps couvrant la conteneurisation avec Docker, l'orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD GitLab et le suivi des expérimentations avec MLflow. Nous souhaitons mettre en place des dispositifs fiables d'évaluation de la qualité des LLM, incluant notamment des approches LLM-as-judge, des golden datasets et le suivi du drift des prompts. Nous attendons enfin la capacité à développer et exposer des API métiers dédiées au Speech-to-Text, à la classification d'articles et de commentaires, à la titraille SEO et à la contextualisation. Une expérience des architectures cloud ou hybrides, des systèmes agentiques, des SLM, de l'observabilité et des environnements on-premise constituera un atout important pour accompagner nos enjeux de scalabilité et de performance.

Objectifs et livrables

Nous souhaitons mobiliser une expertise spécialisée afin d'industrialiser des services IA fiables, évaluables et maintenables, en cohérence avec les exigences de production, de sécurité et d'intégration de notre écosystème technique.

• Concevoir et mettre en production des services IA, IA générative, NLP et Speech-to-Text répondant aux besoins des Offres d'informations.

• Développer des composants Python et/ou Node.js ainsi que les traitements SQL nécessaires à l'exploitation des données.

• Définir et implémenter des architectures LLM, RAG, embeddings et bases vectorielles adaptées aux cas d'usage métiers.

• Développer et documenter des API métiers pour le Speech-to-Text, la classification d'articles et de commentaires, la titraille SEO et la contextualisation.

• Mettre en place une chaîne DevOps et MLOps industrialisée avec Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD et MLflow.

• Définir des dispositifs d'évaluation de la qualité des LLM fondés sur des LLM-as-judge, des golden datasets et le suivi du drift des prompts.

• Évaluer et améliorer la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des solutions, notamment au moyen de tests de charge, de stress et d'endurance.

• Intégrer lorsque pertinent des architectures cloud ou hybrides sur GCP, Azure, OVH ou Scaleway, en tenant compte des contraintes on-premise.

• Mettre en oeuvre la supervision technique et applicative avec Prometheus, Grafana et des indicateurs de qualité et de performance.

• Contribuer aux rituels agiles, documenter les choix techniques et vulgariser les résultats auprès de parties prenantes non techniques, notamment les profils éditoriaux et journalistiques