Le poste Data scientist IA H/F
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Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Data scientist IA H/F
Description de la mission:
Le Comité exécutif de notre client a validé en juin 2024 une ambition stratégique autour de l’IA générative. Des premiers cas d’usage sont actuellement dans une phase de passage à l’échelle, et une plateforme technologique autour d’une stack AWS / Bedrock est en cours de déploiement.
Afin d’accélérer cette ambition, notre client veut renforcer ses équipes en s’appuyant sur des experts externes afin de livrer, d’ici fin 2024, deux nouveaux MVP (Minimum Viable Product) dans le domaine de l’IA générative pour les conseillers client qui interagissent sur les canaux e-mail et téléphone.
La vision cible consiste à déployer progressivement un écosystème de solutions d’IA générative qui toutes s’appuieront sur la génération de contenus en assistance du conseiller. Ces solutions reposeront sur l’apport de contextes tels que les échanges e-mails avec les clients, les bases documentaires internes, l’écoute des interactions téléphoniques ou les bases de données décisionnelles.
Les deux MVP prévus pour la fin d’année sont les suivants :
Projet 1 - “Assistant conseiller” :
Ce projet vise à améliorer la fluidité du traitement des appels téléphoniques grâce à une application d’IA générative capable d’analyser les questions des clients et la documentation interne (notamment les guides de procédures) à partir d’un prompt saisi par le conseiller sur un chatbot. L’IA générera des conseils à destination des conseillers. Cela inclut la mise en place d’une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) et son intégration dans une front web déjà proposée aux conseillers.
Projet 2 - “Mailbot augmenté” :
Ce projet vise à augmenter l’efficacité du traitement des e-mails clients en apportant du contexte supplémentaire aux réponses à partir des sources documentaires internes. Ce projet consiste concrètement à « brancher » les capacités de la RAG du projet 1 dans une application existante de génération de réponses aux e-mails par le conseiller. Cette application de génération de réponse est déjà en production depuis quelques mois.
Compétences / Qualités indispensables :
Data Scientist, IA, Fine tuning
Compétences / Qualités qui seraient un + :
Expérience en environnement de crédit et IA
Informations concernant le télétravail :
2 jours de télétravail par semaine
Profil recherché
o Préparation des documents : analyse du corpus, identification des travaux de mise en qualité des documents et des métadonnées, extraction de contenu.
o Modèle de chunking / embedding : développer et optimiser des modèles pour le découpage (chunking) des documents et leur représentation vectorielle (embedding), adaptés au corpus documentaire de l'entreprise.
o Fine-tuning de modèles de langage : adapter et affiner les modèles de langage pré-entraînés aux besoins spécifiques du corpus et des cas d'usage identifiés dans la relation client.
o Analyse de la performance : définir et mettre en œuvre des métriques d’évaluation pour les modèles d’IA générative afin de s’assurer de leur pertinence et efficacité en contexte réel.
o Documentation et partage des connaissances : rédiger une documentation claire et détaillée des modèles et des processus de traitement des données, et participer à des sessions de partage de connaissances avec les autres équipes techniques.
Environnement de travail
o Préparation des documents : analyse du corpus, identification des travaux de mise en qualité des documents et des métadonnées, extraction de contenu.
o Modèle de chunking / embedding : développer et optimiser des modèles pour le découpage (chunking) des documents et leur représentation vectorielle (embedding), adaptés au corpus documentaire de l'entreprise.
o Fine-tuning de modèles de langage : adapter et affiner les modèles de langage pré-entraînés aux besoins spécifiques du corpus et des cas d'usage identifiés dans la relation client.
o Analyse de la performance : définir et mettre en œuvre des métriques d’évaluation pour les modèles d’IA générative afin de s’assurer de leur pertinence et efficacité en contexte réel.
o Documentation et partage des connaissances : rédiger une documentation claire et détaillée des modèles et des processus de traitement des données, et participer à des sessions de partage de connaissances avec les autres équipes techniques.
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