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Améliorer et enrichir le référentiel de formation MLOps/ML Engineering utilisé à l’échelle du groupe
Évoluer vers un track de pipelines ML sur AWS et Databricks (actuellement basé sur Azure).
Animer des ateliers de formation destinés aux entités
Apporter une expertise sur les meilleures pratiques en LLM Engineering.
Créer du contenu pédagogique pour vulgariser des concepts complexes en LLM Engineering.
Implémenter les bonnes pratiques dans un environnement sandbox et évaluer les outils disponibles.
(Optionnel) : Accompagner les entités dans l’optimisation des POC/MVP en lien avec les pratiques LLMOps.
Profil recherché
Maîtrise des stacks technologiques Azure et AWS (ML/LLM/IA).
Expertise CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps privilégiés).
Expérience dans le déploiement de pipelines ML/LLM dans un environnement Cloud.
Capacité à simplifier et expliquer des pratiques avancées en ML/LLM Engineering.
Connaissance approfondie des meilleures pratiques en ML/LLM Engineering.
Expérience en production de modèles/applications LLM et compréhension des optimisations nécessaires.
Anglais courant (CV en anglais requis)
Environnement de travail
Ce projet vise à aider les entités à scaler leurs initiatives en ML/LLM Engineering et à définir/appliquer les meilleures pratiques en la matière.
Nous déployons actuellement un parcours de formation ML/LLM Engineering à l’échelle mondiale et recherchons un consultant pour soutenir cette initiative.
Site de la mission: Paris 17
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