Contexte et objectifs

• Développer une base de connaissances pilotée par un Large Language Model (LLM) pour centraliser et rendre consultable des informations métier.
• Objectif : améliorer la recherche sémantique, la génération de réponses précises et l’assistance aux utilisateurs internes ou externes.

Missions principales

• Concevoir l’architecture de la base de connaissances : collecte, nettoyage et structuration des sources (documents, FAQ, données internes).
• Intégrer et fine-tuner un LLM ou utiliser des embeddings pour l’indexation sémantique et la recherche contextuelle.

Tâches techniques détaillées

• Prétraitement des données : extraction de texte, segmentation en chunks, normalisation et enrichissement (métadonnées).
• Mise en place d’un pipeline d’indexation (vecteurs/embeddings) et intégration avec un moteur de recherche sémantique (ex : Elasticsearch + vecteurs, Pinecone, FAISS).

Intégration et validation

• Développer des API pour interroger la base de connaissances et exposer des endpoints sécurisés pour les applications clientes.
• Évaluer la qualité des réponses : métriques de pertinence, tests utilisateurs, mise en place d’un retour utilisateur pour amélioration continue.

Environnement technique et livrables

• Technologies attendues : Python, frameworks ML/NLP (Transformers), outils d’embeddings, moteur de recherche vectoriel, conteneurisation (Docker).
• Livrables : prototype fonctionnel, rapport technique, scripts d’ingestion et d’évaluation, documentation d’API.

Modalités de candidature

• Pour postuler, envoyer votre candidature à l’adresse suivante : recrutement.tunisie@docaposte.fr .
• Indiquez dans l’objet de l’e-mail la référence du sujet et fournissez CV + lettre de motivation et, si possible, un bref portfolio ou exemples de projets liés au NLP/IA.