Le Bénéficiaire souhaite une prestation de Datascientist dans lobjectif d'accompagner dans la prise en main des outils, les accompagnements dans le développement des premiers modèles, leur accompagnements pour apporter une expertise AI si nécessaire. Mais aussi dans la participation active sur la mise en place d'une stratégie des Smart Agent Les missions sont: - Participation à la définition de la stratégie sur les smart agent - Développement de modèle - Revue de code - Partage de connaissances techniques/fonctionnelles et participation actives dans la communauté AI Datascientist - Maitrise du cycle de vie des tests - Mise à jour documentaire (technique et/ou fonctionnelle) - Développement et maintenance des modèles IA en central - Participation à la montée en compétence des CoE IA locaux - Participation à proposer des nouveautés, des améliorations, des recherches qui pourraient aider à nous améliorer dans nos Environnements techniques/fonctionnels souhaités - DeepLearning - NLP - Docker / Kubernetes / MLFlow / Python - Prompting LLM open source : llama, mistral sur des cas d'usages et des données metiers - Déploiement de serveur d'inference LLM : TGI / vllm - RAG : experience dans la mise en place de rag : via similarité search / graph rag - Fine-tuning : Experience en fine-tuning (loral, xlora) Profil candidat: Le Bénéficiaire souhaite une prestation de Datascientist dans lobjectif d'accompagner dans la prise en main des outils, les accompagnements dans le développement des premiers modèles, leur accompagnements pour apporter une expertise AI si nécessaire. Mais aussi dans la participation active sur la mise en place d'une stratégie des Smart Agent Les missions sont: - Participation à la définition de la stratégie sur les smart agent - Développement de modèle - Revue de code - Partage de connaissances techniques/fonctionnelles et participation actives dans la communauté AI Datascientist - Maitrise du cycle de vie des tests - Mise à jour documentaire (technique et/ou fonctionnelle) - Développement et maintenance des modèles IA en central - Participation à la montée en compétence des CoE IA locaux - Participation à proposer des nouveautés, des améliorations, des recherches qui pourraient aider à nous améliorer dans nos Environnements techniques/fonctionnels souhaités - DeepLearning - NLP - Docker / Kubernetes / MLFlow / Python - Prompting LLM open source : llama, mistral sur des cas d'usages et des données metiers - Déploiement de serveur d'inference LLM : TGI / vllm - RAG : experience dans la mise en place de rag : via similarité search / graph rag - Fine-tuning : Experience en fine-tuning (loral, xlora)