Développeur Java IA

- Conception Applicative : Définir larchitecture logicielle des applications basées sur les LLM, en se concentrant sur la modularité, la performance et la scalabilité de la logique métier. - Orchestration de LLM : Maîtriser les frameworks dorchestration (ex: LangChain) pour construire des flux complexes (chaînes, agents, RAG) python. - Développement Backend : Coder en Python lensemble de la logique applicative, en créant des API robustes pour exposer les fonctionnalités IA. - Intégration de Données (RAG) : Concevoir et implémenter des systèmes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) en connectant les LLM à nos sources de savoir (bases SQL, bases vectorielles). - Prompt Engineering & Stratégie : Aller au-delà du prompt de base pour développer des stratégies dinteraction complexes afin de maximiser la fiabilité et la précision des modèles. - Prototypage Rapide : Bâtir rapidement des preuves de concept (PoC) fonctionnelles pour valider les hypothèses produit. - Veille Technologique Active : Évaluer et intégrer en continu les nouveaux modèles, outils et techniques de lécosystème GenAI.