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Machine Learning/ Testeur

Ref : 240923V001
  • Date de début
    ASAP
  • Localisation

    75001 PARIS

  • Durée
    12 mois (renouvelables)
  • Profil

    Testeur, Développeur Machine Learning

Logo client
Compétences requises
Description de la mission

Nous sommes à la recherche d’un Consultant d’un testeur avec des compétences avancées en Machine Learning et Intelligence Artificielle pour rejoindre l’équipe de notre client basé à Paris.

Responsabilités :

  • Concevoir et exécuter des tests pour les API d'IA, en se concentrant sur les projets de RAG (Retrieval-Augmented Generation), afin de garantir la robustesse et la précision des solutions.
  • Développer des scripts en Python au sein d'un environnement Microsoft Azure pour automatiser les tests et les processus de validation.
  • Contribuer activement au développement et à l'optimisation d'outils d'IA générative, en les adaptant à divers cas d'utilisation spécifiques aux besoins de l'entreprise.
  • Réaliser des tests sur des modèles d'IA à l'aide de Databricks et ReadyAPI, en évaluant leur performance et en identifiant les points d'amélioration.
  • Assurer le suivi des tests et gérer les processus de "retry" en utilisant des outils comme Langchain pour améliorer la fiabilité des modèles d'IA.


Compétences requises :

  • Maîtrise des concepts fondamentaux et des outils du Machine Learning, avec une capacité à les appliquer dans divers contextes.
  • Expérience pratique avec les IA génératives, idéalement sur des projets utilisant des technologies comme GPT, Mistral, ou des systèmes similaires, pour développer et optimiser des solutions innovantes.
  • Expertise en développement de scripts, notamment pour la création et l'exécution de tests d’API, garantissant des processus automatisés et efficaces.
  • Maîtrise des outils de test tels que ReadyAPI, avec une focalisation particulière sur les tests liés à l'intelligence artificielle pour assurer la fiabilité et la performance des API.
  • Connaissance approfondie de Langchain pour gérer les processus de réitération en Machine Learning, en optimisant les modèles pour des résultats constants et de haute qualité.

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