Taux journalier (TJM): 600
Contexte
Missions :
- Terminer l’application de monitoring des agents :
- Ajouter fonctionnalité d'évaluation offline à partir d'un dataset / test de différentes versions d'un même prompt
- Ajouter la possibilité de mettre à jour un dataset avec de nouvelles traces la version/le prompt system utilisé dans la trace afin d’alimenter le data set d’évaluation avec des cas de production
- Ajouter fonctionnalité d'évaluation offline à partir d'un dataset / test de différentes versions d'un même agent (diff de modèle / archi / autre)
- Intégration des feedbacks utilisateurs
- Ajouter prompt système + tokens + modèles dans les traces
- Conteneuriser l’application permettant de monitorer les agents et déploiement dans l’artifactory
- Tester l’application de monitoring conteneurisée avec un volume partagé entre l’application de monitoring et l’application à monitorer
- Implémenter / entrainer des modèles de jailbreak/ injection prompt en francais et les intégrer dans les applications métier (et les faire apparaitre dans l’app de monitoring)
- Implémenter le template ESG et effectuer les tests de leurs documents dans l’application
- Implémenter les fonctionnalités suivantes de la direction des investissements
- Implémenter une fonction de recherche web dans l’application (Priorité moindre)
Segmentation et moteur de reco :
- Terminer la pipeline de segmentation dans dataiku : de concert avec l’équipe BI pouvoir porter la segmentation dans dataiku et créer la base du moteur de recommandation
Missions
Machine learning/System Design :
- Conseil ou suivi des usages ponctuels internes par des métiers, à spectre restreint et/ ou suivi et conseil à apporter à des métiers achetant des solutions proposées par des prestataires qui nécessitent une expertise limitée ,avec des exigences bien définie et documentée : POV Formation IA, POV URL LAB, Dévolution successorale et autres à venir (prévoyance)
Profil recherché
Nous recherchons quelqu’un qui a une bonne connaissance des conteneurs/backend dev , un peu de front (Dash) et principalement du Machine Learning . Un Ml Engineer. Expérimenté si possible qui peut nous aider à conseiller et ou critiquer des solutions.
