Développement d'un LLM et de plugins spécialisés :
- Implémentation d'outils spécialisés disponibles par le LLM via appel de fonction
- Interaction avec des endpoints de l'application
Optimisation et évaluation du LLM :
- Techniques de Retrieval-Augmented Generation (RAG), Fine-tuning, Utilisation de vLLM
- Création de benchmarks
Développement de modèles de vision (Détection d'objets) :
- Création de données annotées
- Fine-tuning des modèles
Compétences :
- Organisation de projets, animation de réunions
- Rigueur dans le développement et la documentation, analyse d'articles scientifiques
- Communication et rédaction de rapports techniques
Outils et technologies :
- Python : HuggingFace, PyTorch, TensorFlow, vLLM, Scikit-learn, Matplotlib
- GitHub, Docker, Google Cloud Platform (GCP)
Référence : Sébastien Chevalier