Stagiaire Ingénieure IA
SEGULA TechnologiesFévr. 2026 – Aujourd'hui
Intégration d'une équipe IA pour concevoir et déployer une solution d'Agentic AI sophistiquée destinée à la recherche et l'analyse documentaire multimodale.
- Conception d'une architecture Agentic AI basée sur une approche Plan-and-Execute orchestrée avec LangGraph, permettant une exécution autonome et itérative des tâches.
- Optimisation de la pertinence des résultats via un Retriever agentique intégrant Query Refinement, CRAG (Corrective Retrieval-Augmented Generation) et mécanisme de Fallback robuste.
- Développement d'un pipeline de recherche hybride combinant le modèle d'embedding E5 avec BM25, complété par un reranking et stockage vectoriel sur Qdrant pour une pertinence accrue.
- Intégration de la multimodalité avec Docling pour l'extraction documentaire, Qwen VLM pour l'analyse d'images et Faster-Whisper pour la transcription audio automatisée.
- Développement d'une plateforme complète avec FastAPI pour l'API back-end, Airflow pour l'ingestion automatisée des données et Langfuse pour l'observabilité et le monitoring.
- Évaluation rigoureuse de la solution avec DeepEval sur des scénarios métiers réalistes, utilisant des métriques de pertinence (relevance) et de fidélité (faithfulness).
- Assurance de la scalabilité et de la maintenabilité de la plateforme via une architecture modulaire et des pipelines orchestrés.
Environnement technique
PythonLangGraphLangChainFastAPIAirflowQdrantE5BM25DoclingQwen VLMFaster-WhisperLangfuseDeepEvalDocker.