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Coexyavia Indeed
Ingénieur IA – Google Cloud (GenAI / LLM) (IT) / Freelance
Lyon, ARA, FRPosted 4mo ago
NLP / LLMMid Level#llm#gcp
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About the Role
Nous recherchons un Agent Engineer spécialisé sur l?écosystème Google Cloud afin de contribuer au développement d?agents conversationnels basés sur l?intelligence artificielle générative.
La mission s?inscrit dans un programme stratégique visant à enrichir l?expérience client grâce aux LLM et à automatiser certaines interactions du centre de relation client. Le consultant interviendra sur des cas d?usage concrets mêlant voicebot intelligent et agents conversationnels d?auto-diagnostic, avec un objectif clair : améliorer la compréhension des demandes clients et augmenter le taux de résolution au premier contact.
Le rôle implique à la fois des compétences d?ingénierie IA, d?architecture technique et d?industrialisation des modèles.
Rôle attenduConcevoir et développer des agents conversationnels basés sur des LLM au sein de l?écosystème Google Cloud
Participer à l?évolution d?un voicebot existant en intégrant des capacités d?IA générative
Concevoir un agent d?auto-diagnostic conversationnel permettant aux utilisateurs de diagnostiquer certaines pannes de manière autonome
Mettre en place des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin d?enrichir les réponses des agents
Implémenter et optimiser les solutions sur Vertex AI et Dialogflow CX
Contribuer à l?industrialisation des modèles : évaluation des LLM, tests de robustesse, métriques de performance et bonnes pratiques AIOps
Profil candidat:
Nous recherchons un profil ayant déjà participé à la conception ou à la mise en production d?agents conversationnels utilisant des LLM, idéalement dans un environnement cloud Google.
Compétences requises :
Expérience pratique sur Google Cloud Platform
Maîtrise de Vertex AI
Expérience sur Dialogflow CX
Connaissance des outils Agent Builder ou Agent Development Kit
Expérience concrète dans la conception d?agents conversationnels basés sur LLM
Bonne compréhension des architectures RAG
Une expérience dans les domaines suivants sera un plus :
projets liés à la relation client ou aux voicebots
mise en production et industrialisation de modèles IA
pratiques d?évaluation et d?optimisation des LLM
Nous recherchons avant tout un profil capable de passer rapidement de la conception à la mise en ?uvre technique sur des cas d?usage concrets.
La mission s?inscrit dans un programme stratégique visant à enrichir l?expérience client grâce aux LLM et à automatiser certaines interactions du centre de relation client. Le consultant interviendra sur des cas d?usage concrets mêlant voicebot intelligent et agents conversationnels d?auto-diagnostic, avec un objectif clair : améliorer la compréhension des demandes clients et augmenter le taux de résolution au premier contact.
Le rôle implique à la fois des compétences d?ingénierie IA, d?architecture technique et d?industrialisation des modèles.
Rôle attenduConcevoir et développer des agents conversationnels basés sur des LLM au sein de l?écosystème Google Cloud
Participer à l?évolution d?un voicebot existant en intégrant des capacités d?IA générative
Concevoir un agent d?auto-diagnostic conversationnel permettant aux utilisateurs de diagnostiquer certaines pannes de manière autonome
Mettre en place des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin d?enrichir les réponses des agents
Implémenter et optimiser les solutions sur Vertex AI et Dialogflow CX
Contribuer à l?industrialisation des modèles : évaluation des LLM, tests de robustesse, métriques de performance et bonnes pratiques AIOps
Profil candidat:
Nous recherchons un profil ayant déjà participé à la conception ou à la mise en production d?agents conversationnels utilisant des LLM, idéalement dans un environnement cloud Google.
Compétences requises :
Expérience pratique sur Google Cloud Platform
Maîtrise de Vertex AI
Expérience sur Dialogflow CX
Connaissance des outils Agent Builder ou Agent Development Kit
Expérience concrète dans la conception d?agents conversationnels basés sur LLM
Bonne compréhension des architectures RAG
Une expérience dans les domaines suivants sera un plus :
projets liés à la relation client ou aux voicebots
mise en production et industrialisation de modèles IA
pratiques d?évaluation et d?optimisation des LLM
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