Contexte & Enjeux :
Le rôle vise à :
Étendre le périmètre des documents reconnus (documents clients variés).
Moderniser l’architecture de traitement documentaire.
Intégrer, benchmarker et orchestrer des LLM multi-cloud (AWS / GCP / Azure).
Automatiser et fiabiliser l’extraction de données.
Monter en compétence et contribuer au développement sur Spring IA / Python.
Il s’agit d’un poste stratégique pour renforcer les capacités Document AI au cœur du SI.
🎯 Missions principales :
Développer et intégrer des pipelines Document AI avec OCR + LLM multi-cloud.
Benchmarking, évaluation et optimisation des modèles utilisés.
Développer des microservices Python / Java basés sur Spring Boot & Spring IA.
Contribuer à la modernisation de l’architecture documentaire.
Améliorer la fiabilité de l’extraction, classification et structuration documentaire.
Construire des jeux de données, outils de labeling et KPI de performance.
Participer à l’automatisation CI/CD et à l’industrialisation des traitements.
Collaborer étroitement avec les Data / ML Engineers et les équipes Cloud.
👤 Profil recherché (expérimenté)
Compétences techniques indispensables
Expertise LLM multi-cloud (AWS/GCP/Azure).
Forte maîtrise OCR / Vision documentaire / Document AI.
Excellente pratique Python & Java (idéalement Spring Boot / Spring IA).
Compétences supplémentaires appréciées
Expérience en pipelines ML, MLOps, architecture microservices.
Connaissance des frameworks de benchmarking LLM.
Maîtrise des environnements CI/CD (GitLab, Jenkins).
Connaissance d’Azure, GCP ou AWS pour les services d'IA générative.
Soft skills
Autonomie et capacité à proposer des solutions innovantes.
Rigueur, sens de la qualité et de la performance.
Aisance en travail d’équipe agile.
Curiosité technologique et capacité à monter rapidement en compétence.
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Ce que nous offrons :
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