Contexte de la mission

Notre client, acteur majeur du secteur de l'énergie, accélère sa transformation digitale afin de valoriser ses données et de développer des solutions innovantes autour de l'Intelligence Artificielle.

Au sein de l'équipe Data & IA, le consultant interviendra sur des projets stratégiques visant à industrialiser des cas d'usage d'IA Générative et de traitement automatique du langage naturel (NLP). L'objectif est de concevoir des solutions robustes, industrialisées et orientées métier permettant d'améliorer la performance opérationnelle et la valorisation des données de l'entreprise.

Le consultant évoluera dans un environnement technique moderne basé sur Databricks, Python, PySpark et les services cloud AWS.

Environnement de travail

• Localisation : Paris

• Temps plein

• Date de démarrage : ASAP

Détails de la mission

Missions principales

Objectifs

• Développer et industrialiser des solutions d'IA Générative répondant aux besoins métiers.

• Concevoir des modèles avancés de traitement du langage naturel.

• Participer à la valorisation des données de l'entreprise grâce aux technologies Data & IA.

• Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des solutions développées.

Finalités

• Déployer des solutions IA fiables, industrialisées et orientées utilisateurs.

• Accélérer l'adoption des usages de l'IA Générative au sein des métiers.

• Contribuer à l'amélioration continue des plateformes Data & IA.

Attributions

Tâches & Activités principales

• Concevoir, développer et maintenir des solutions Data Science autour de l'IA Générative.

• Développer des pipelines de données avec Python, PySpark et Databricks.

• Concevoir et optimiser des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation).

• Exploiter les modèles de langage (LLM), les modèles d'embedding et les technologies Claude.

• Développer des traitements NLP pour l'analyse et l'exploitation de données textuelles.

• Intégrer les solutions via des API REST.

• Utiliser les services Amazon Bedrock pour le déploiement des modèles génératifs.

• Participer aux phases de tests, de validation et d'industrialisation.

• Collaborer avec les équipes Data Engineering, Data Science et métiers.

• Être force de proposition sur les choix techniques et les bonnes pratiques.

Livrables attendus

• Solutions Data Science industrialisées.

• Pipelines de traitement de données sous Databricks.

• Développements Python / PySpark documentés.

• Cas d'usage IA Générative opérationnels.

• Modèles NLP et architectures RAG.

• Documentation technique.

• Jeux de tests et documentation de validation.

• Support au déploiement et à la mise en production.