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Open nowPosted 3 days ago

Data Engineer / Sciences : RAG NLP LLM

ALTEN1,246 open roles

Where
Boulogne-Billancourt, IDF, France
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowData Engineer / Sciences : RAG NLP LLMALTEN · Boulogne-Billancourt, IDF, France

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on ALTEN's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

13.7% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. ALTEN postings stay open a median of 26 days.

Share of postings closed within
  1. 2.3%1 day
  2. 4.8%3 days
  3. 13.7%7 days
  4. 22.1%14 days
  5. 37.6%30 days
  6. 59.1%60 days
This job: posted 3 days ago

ALTEN median: 26 days open

The posting

Description de l'entreprise

Alten, la maison des ingénieurs : qui sommes-nous ?

Fort de plus de 35 ans d’expérience, le groupe Alten est présent dans plus de 30 pays. Avec ses 54 000 collaborateurs, dont 88 % d’ingénieurs, Alten s’impose aujourd’hui comme un acteur international de référence et un leader sur son marché.

Attaché au bien-être de ses collaborateurs, le groupe a été certifié Top Employer pour la 12ᵉ année consécutive. Cette reconnaissance repose sur un audit exigeant mené par le Top Employer Institute, évaluant plus de 600 pratiques RH, garantissant un environnement de travail de qualité pour tous.

Pourquoi nous rejoindre ?

  • Un engagement RSE fort : Nos équipes contribuent à des projets porteurs de sens, tournés vers un avenir durable. Alten est notamment engagé dans plusieurs initiatives environnementales telles que Planet Tech’Care, la Charte de l’ingénierie ou encore le Climate Ambition Accelerator.
  • Le développement des compétences au cœur de notre stratégie : Nous accompagnons chaque collaborateur dans sa montée en compétences tout au long de son parcours carrière.
  • Une culture d’entreprise dynamique : Événements fédérateurs, actions solidaires, webinaires innovation, challenges variés… Faites l’expérience d’un environnement stimulant où vous pourrez partager vos talents et vos passions.

Description du poste

Contexte de la mission

Dans le cadre de projets innovants liés à l’Intelligence Artificielle et au traitement des données, vous interviendrez en tant que Développeur Data Science / NLP / RAG / LLM. Votre mission consistera à concevoir, développer et déployer des solutions avancées en traitement du langage naturel (NLP), Retrieval-Augmented Generation (RAG) et Large Language Models (LLM).

Vous serez impliqué dans des projets variés, tels que :

  • Le développement de pipelines de données pour alimenter des modèles d’IA.
  • La conception de systèmes RAG pour améliorer la précision des réponses générées par l’IA.
  • L’intégration et l’optimisation de LLM pour des applications métiers (chatbots, analyse de texte, génération de contenu, etc.).
  • La collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (Data Engineers, DevOps, experts métiers).

Missions principales

  1. Développement de pipelines de données et d’infrastructures IA Concevoir et maintenir des pipelines ETL/ELT pour collecter, nettoyer et transformer des données. Automatiser les processus de traitement de données à grande échelle. Optimiser les performances des pipelines (vitesse, scalabilité, fiabilité).
  2. Modélisation et traitement du langage naturel (NLP) Développer des modèles de NLP pour des tâches spécifiques (classification, extraction d’entités, traduction automatique, etc.). Fine-tuner des modèles de langage pré-entraînés (BERT, T5, etc.). Évaluer et améliorer la qualité des modèles NLP.
  3. Conception et optimisation de systèmes RAG Implémenter des architectures Retrieval-Augmented Generation pour enrichir les réponses des LLM avec des données externes. Intégrer des bases de connaissances vectorielles (Pinecone, Weaviate, FAISS). Optimiser la pertinence et la rapidité des systèmes RAG.
  4. Intégration et déploiement de LLM Déployer et optimiser des Large Language Models (LLM) pour des applications métiers. Adapter les LLM à des cas d’usage spécifiques (chatbots, génération de texte, analyse de sentiments, etc.). Travailler sur l’efficacité énergétique et la scalabilité des modèles.
  5. Collaboration et industrialisation Collaborer avec les équipes DevOps pour déployer les solutions en production (Docker, Kubernetes, CI/CD). Participer à la mise en place de tests automatisés pour valider les performances des modèles. Documenter les processus, les architectures et les résultats.
  6. Veille technologique et innovation Suivre les avancées en NLP, RAG et LLM (recherches académiques, nouvelles bibliothèques, etc.). Proposer des solutions innovantes pour améliorer les systèmes existants. Participer à des ateliers ou formations pour monter en compétences.

Environnement & méthodologies

  • Langages et frameworks :Python (obligatoire), TensorFlow, PyTorch, Hugging Face (Transformers), LangChain, LlamaIndex. Bibliothèques NLP : NLTK, spaCy, scikit-learn.
  • Outils :Data Engineering : Apache Spark, Apache Airflow, Kafka. DevOps/MLOps : Docker, Kubernetes, Git, CI/CD, MLflow. Bases de données : SQL (PostgreSQL, MySQL), NoSQL (MongoDB), bases vectorielles (Pinecone, Weaviate, FAISS).
  • Cloud : AWS (SageMaker, Bedrock), Azure (OpenAI, Cognitive Services), GCP (Vertex AI).
  • Méthodologies : Agile (Scrum, Kanban), MLOps, DevOps.

Qualifications

Profil recherché

  • Formation : Bac+5 en informatique ou école d’ingénieur.
  • Expérience : 2 à 5 ans en développement Python avec une spécialisation en Data Science, NLP, RAG ou LLM (projets concrets requis).
  • Compétences techniques :Maîtrise de Python et des bibliothèques associées (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex). Expérience en NLP (traitement de texte, fine-tuning de modèles). Connaissance des architectures RAG et des outils associés (bases vectorielles, recherche sémantique). Expérience avec les LLM (déploiement, optimisation, évaluation). Connaissance des outils Data Engineering (Spark, Airflow) et des bonnes pratiques DevOps/MLOps. Expérience avec les environnements cloud (AWS, Azure, GCP).
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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against ALTEN's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on ALTEN's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    ALTEN's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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