Ingénieur projet JAVA (H/F)
CESTAS,
33
il y a 10 heures
Description du poste :
En postulant à cette offre, vous aurez l'opportunité de rejoindre une entreprise prometteuse avec une forte diversité de projets. Vous intégrez un écosystème dynamique et innovant, vous travaillerez dans un environnement multiculturel, dans un cadre de travail à couper le souffle, des locaux refaits à neuf et une stack technique de pointe !
L'offre du groupe évolue vers l'industrie 4.0 avec la passion de l'innovation technologique . Cette pionnière de l'IoT a toujours mis l'accent sur la R&D. Aujourd'hui, ils embarquent leurs clients du monde entier vers des solutions connectées adossées au cloud et à des machines intelligentes .
Dans un cadre technologique et technique, ils recherchent un(e) Ingénieur(e) QA pour assistant IA H/F.
Vos mission si vous l'acceptez :***Concevoir et mettre en œuvre des stratégies de test innovantes pour nos assistants IA, intégrant des pratiques innovantes et des outils adaptés.
* Définir et appliquer des méthodes d'évaluation spécifiques aux modèles LLM : détection d'hallucinations, robustesse des prompts, évaluation de la cohérence et de la fidélité des réponses.
* Effectuer une veille technologique active pour identifier les nouveaux outils et méthodes qui pourraient optimiser nos processus.
* Développer des scénarios de tests automatisés et manuels, en tenant compte des divers cas d'utilisation et des caractéristiques des utilisateurs.
* Analyser les résultats des tests de manière structurée et claire, et formuler des recommandations basées sur des données probantes.
* Diffuser les pratiques et connaissances.
Description du profil :
Et vous ?***Formation : Diplôme en informatique, en ingénierie, en science des données ou dans un domaine connexe.
* Expérience : Minimum 5 ans d'expérience dans le monde du développement logiciel, dont une expérience significative dans la définition et mise en œuvre d'une stratégie de tests sur un projet de développement faisant intervenir les technologies IA LLM, Machine Learning ou données.
* Compétences techniques :
* Maîtrise des langages de programmation (tels que Python, Java ou Kotlin)
* Connaissance des frameworks d'IA (MLFlow, Langchain, Langgraph, TensorFlow)
* Connaissance des outils d'évaluation de LLM (par exemple : TruLens, PromptLayer, DeepEval, LLM-as-a-Judge)
* Expérience avec des outils d'analyse de données et de visualisation (Pandas, SQL, PowerBI)
* Compétences analytiques : Capacité à analyser des ensembles de données complexes et à interpréter les résultats de manière critique.
* Compétences en communication : Excellentes compétences en communication écrite et orale, avec la capacité de présenter des résultats techniques à des publics non techniques.
* Sensibilité à l'éthique de l'IA : Compréhension des enjeux éthiques liés à l'IA, y compris la gestion des biais et la transparence des modèles.
Atouts :***Expérience dans la validation de modèles d'IA ou de machine learning.
* Familiarité avec les indicateurs de performance (précision, rappel, fidélité) appliqués à l'IA.
* Expertise dans la collecte et l'analyse de golden datasets.
* Connaissance des méthodologies de test logiciel et des bonnes pratiques en matière de validation.
En postulant à cette offre, vous aurez l'opportunité de rejoindre une entreprise prometteuse avec une forte diversité de projets. Vous intégrez un écosystème dynamique et innovant, vous travaillerez dans un environnement multiculturel, dans un cadre de travail à couper le souffle, des locaux refaits à neuf et une stack technique de pointe !
L'offre du groupe évolue vers l'industrie 4.0 avec la passion de l'innovation technologique . Cette pionnière de l'IoT a toujours mis l'accent sur la R&D. Aujourd'hui, ils embarquent leurs clients du monde entier vers des solutions connectées adossées au cloud et à des machines intelligentes .
Dans un cadre technologique et technique, ils recherchent un(e) Ingénieur(e) QA pour assistant IA H/F.
Vos mission si vous l'acceptez :***Concevoir et mettre en œuvre des stratégies de test innovantes pour nos assistants IA, intégrant des pratiques innovantes et des outils adaptés.
* Définir et appliquer des méthodes d'évaluation spécifiques aux modèles LLM : détection d'hallucinations, robustesse des prompts, évaluation de la cohérence et de la fidélité des réponses.
* Effectuer une veille technologique active pour identifier les nouveaux outils et méthodes qui pourraient optimiser nos processus.
* Développer des scénarios de tests automatisés et manuels, en tenant compte des divers cas d'utilisation et des caractéristiques des utilisateurs.
* Analyser les résultats des tests de manière structurée et claire, et formuler des recommandations basées sur des données probantes.
* Diffuser les pratiques et connaissances.
Description du profil :
Et vous ?***Formation : Diplôme en informatique, en ingénierie, en science des données ou dans un domaine connexe.
* Expérience : Minimum 5 ans d'expérience dans le monde du développement logiciel, dont une expérience significative dans la définition et mise en œuvre d'une stratégie de tests sur un projet de développement faisant intervenir les technologies IA LLM, Machine Learning ou données.
* Compétences techniques :
* Maîtrise des langages de programmation (tels que Python, Java ou Kotlin)
* Connaissance des frameworks d'IA (MLFlow, Langchain, Langgraph, TensorFlow)
* Connaissance des outils d'évaluation de LLM (par exemple : TruLens, PromptLayer, DeepEval, LLM-as-a-Judge)
* Expérience avec des outils d'analyse de données et de visualisation (Pandas, SQL, PowerBI)
* Compétences analytiques : Capacité à analyser des ensembles de données complexes et à interpréter les résultats de manière critique.
* Compétences en communication : Excellentes compétences en communication écrite et orale, avec la capacité de présenter des résultats techniques à des publics non techniques.
* Sensibilité à l'éthique de l'IA : Compréhension des enjeux éthiques liés à l'IA, y compris la gestion des biais et la transparence des modèles.
Atouts :***Expérience dans la validation de modèles d'IA ou de machine learning.
* Familiarité avec les indicateurs de performance (précision, rappel, fidélité) appliqués à l'IA.
* Expertise dans la collecte et l'analyse de golden datasets.
* Connaissance des méthodologies de test logiciel et des bonnes pratiques en matière de validation.
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