Ingénieur IA (RAG/LLM)
Construisez des assistants intelligents basés sur des LLM
Qu’est-ce qu’un ingénieur IA (RAG/LLM) ?
Les ingénieurs RAG/LLM construisent des assistants retrieval-augmented—ils façonnent ingestion, embeddings, retrieval, prompting et évaluation tout en maîtrisant dépenses et risques.
Le rôle
- Conçoit pipelines ingestion, embedding, retrieval et réponse utilisateur.
- Baseline qualité retrieval et réponse à chaque release pour détecter régressions.
Intégration dans l'équipe
- Partenaire legal/produit sur corpus sensibles et politiques.
- Travail avec plateforme et finance pour visibilité bursts tokens/GPU.
- Alignement data engineering sur fraîcheur des sources indexées.
Les compétences qui comptent dès le début
- Réglage bases vectorielles équilibre rappel/précision.
- Templates prompt ancrant vocabulaire métier.
- Retrieval hybride BM25 + dense pour qualité industrielle.
- Evaluateurs golden-set avant que utilisateurs sentent la dérive.
- Trace IDs cross-stack pour debug explicable.
- Politiques rétention purge chunks obsolètes pour narratives conformité.
Comment se déroule la formation
Théorie courte et pratique adaptée à votre niveau — des bases aux tâches proches du terrain.
Démarrage sur la plateforme
Inscription, interface et diagnostic des compétences : nous fixons le niveau et le point de départ.
Parcours personnel
Trajectoire selon la voie choisie : sujets, ordre des modules et travaux pratiques.
Théorie et pratique liées
Après chaque bloc théorique, des exercices adaptés — jusqu’à des missions cohérentes à présenter à un employeur.
Retours
Vérification automatique lorsque c’est pertinent ; sinon décryptage des erreurs et pistes pour la suite.
Votre rythme
Accès 24 h/24 ; revenez sur les sujets difficiles à votre cadence.
Proche du métier
Accent sur les flux et livrables typiques du rôle : tickets, collaboration et visibilité sur l’avancement.
Prêt à commencer ?
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