BERGER-LEVRAULT est éditeur de logiciels international, historiquement éditeur-imprimeur, fondé il y a plus de 400 ans pour accompagner les professionnels publics, privés et les usagers dans leur vie quotidienne.
Le groupe étend son expertise métier dans les domaines des ressources humaines, de la gestion financière, de la gestion de la maintenance des infrastructures, ainsi que des solutions spécifiques destinées aux citoyens, aux établissements scolaires et de santé. BERGER-LEVRAULT c'est 1800 collaborateurs réunis autour de plusieurs marques (Carl-Software, Aytos, Segilog, LibreAir, Sigems, Infosilem, Neolink) à l'international (France, Canada, Espagne, Maroc, Italie, Belgique) avec plus 51 000 clients et 25% de son chiffre d'affaires investi dans la Recherche & Développement.
Si vous souhaitez intégrer une entreprise pérenne et en pleine croissance, avec une culture fondée sur le renouvellement et des valeurs qui placent incontestablement l'humain au coeur de l'entreprise
Alors rejoignez-nous et venez vivre l'odyssée Berger-Levrault ! Dans le cadre de notre projet "Fondation" visant à développer une plateforme d'Intelligence Artificielle intégrant divers services de Retrieval-Augmented Generation (RAG), de recherche sémantique, de classification, d'extraction d'entités nommées et de graphe de connaissances, nous recherchons un développeur spécialisé en backend et infrastructure cloud pour rejoindre notre équipe de recherche et innovation chez Berger-Levrault.
Le candidat retenu sera amené à :
Contribuer au développement backend et à l'infrastructure de la plateforme Fondation.
Renforcer la fiabilité et la sécurité de la chaîne de traitement documentaire développée avec Airflow.
Administrer et optimiser l'infrastructure cloud, principalement sur AZURE et AWS.
Mettre au point des environnements de surveillance et d'observabilité pour contrôler la qualité des résultats obtenus.
Développer des environnements de tests automatiques (par exemple, Giskard, métriques RAGAS).
Contribuer à l'intégration des algorithmes et fonctionnalités développés par notre équipe de chercheurs.
Intégrer les données issues de nos différents cas d'utilisation.
Améliorer l'efficacité des requêtes aux modèles de langage à grande échelle afin de diminuer les coûts et les dépenses liées à l'infrastructure.
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