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Datmos

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2006

🛍️ eCommerce

🤝 B2B

🏢 Unternehmen

eCommerce • B2B • Enterprise

Datmos ist eine Digital-Commerce-Beratung und Implementierungsagentur, die aus der Fusion von O2 Commerce und ZaneRay hervorgegangen ist. Das Unternehmen bietet umfassende eCommerce-Strategie, Plattformauswahl und -bewertung, Technologieimplementierung (Plattformlösungen, Systemintegrationen, Composable Commerce/Microservices, PIM) und UX/Design-Dienstleistungen (UX/UI, Personalisierung, Mobile/PWA, E-Mail- und Marketingautomatisierung). Datmos konzentriert sich auf datengesteuerte, unternehmensweite B2B- und B2C-Commerce-Transformationen und hilft Kunden, Produktinformationen, Kundenerfahrung und Betriebsanalysen zu optimieren.

Beschreibung

• Développer et optimiser des workflows agentiques complexes et multi-étapes permettant à l'IA d'exécuter des tâches et des prises de décision autonomes. • Concevoir et maintenir des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter les LLM aux données propriétaires de manière sécurisée et précise. • Évaluer et configurer divers LLM en fonction des contraintes spécifiques aux projets, telles que la latence, le coût et la confidentialité des données. • Établir des normes de conception d'instructions pour garantir que les sorties des modèles sont fiables, sécurisées et adaptées au contexte. • Concevoir des stratégies de mémoire à court et long terme pour les systèmes agentiques.

🎯 Anforderungen

• 3+ ans d'expérience dans un environnement d'agence (ou en consultation dans un environnement au rythme rapide). • Intérêt démontré pour les outils d'IA avec au moins 2-3 cas d'utilisation documentés et appliqués à des projets actuels ou passés. • 5 ans et plus en génie logiciel, avec de solides compétences en programmation (Python/Backend). • Expérience avec les agents, le protocole MCP ou l'orchestration logicielle liée à l'IA, et les lacs de données (BigQuery, Databricks, Snowflake). • Connaissance approfondie des techniques de prompt engineering et des nuances/forces spécifiques des principaux modèles fondateurs. • Développement d'architectures cloud optimisées pour le temps réel et l'IA. • Expérience pratique avec des frameworks agentiques tels que LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, ou des implémentations personnalisées d'appel d'outils (tool-calling) utilisant les API natives des modèles. • Expérience pratique des entrepôts vectoriels (Pinecone, Weaviate, pgvector, ChromaDB), incluant les stratégies d'indexation, le réglage de la recherche par similarité et les approches de récupération hybride. • Familiarité avec les méthodes de réglage fin efficaces en paramètres (LoRA, QLoRA) et savoir quand appliquer le fine-tuning vs le prompt engineering vs le RAG pour un cas d'utilisation donné. • Compréhension des injections de prompts, des vecteurs de jailbreaking et des risques de fuite de données spécifiques aux LLM — et capacité à concevoir des mesures d'atténuation au niveau de l'architecture. • Capacité à concevoir des workflows techniques évolutifs capables de gérer efficacement un volume élevé de requêtes IA. • Forte capacité à déboguer les comportements de modèles « boîte noire » et à itérer jusqu'à ce que les seuils de précision soient atteints.

🏖️ Vorteile

• Accès à des assurances santé payées en partie par l’employeur (assurances pour vous et votre famille). • Vacances et jours mobiles pour vous reposer. • Politique de déconnexion pour favoriser l'équilibre vie professionnelle/vie personnelle. • Flexibilité quant à votre lieu de travail et vos horaires (bureaux aux États-Unis et au Canada, possibilité de faire du télétravail à 100%). • Un programme de reconnaissance sous forme de cartes-cadeaux ou de dons à des associations.