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PeerIslands

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11 - 50 employés

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🏢 Entreprise

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

PeerIslands est une entreprise technologique spécialisée dans la transformation de l'architecture d'entreprise grâce à des stratégies innovantes et des solutions technologiques avancées. Elle excelle dans la modernisation rapide des applications avec l'IA et les services d'ingénierie des données, afin de stimuler l'innovation et l'efficacité pour ses clients. Avec des produits tels que Migration Copilot, Developer Copilot, et Intelligent App Copilot, PeerIslands propose des solutions personnalisées pour moderniser rapidement les applications logicielles et l'infrastructure. Leur approche vise à exploiter l’IA pour assurer une transformation rapide et améliorer les expériences utilisateur, tout en respectant des normes strictes de sécurité et de conformité. De plus, PeerIslands collabore avec des partenaires dans divers secteurs, y compris la santé et les services financiers, pour offrir des solutions de modernisation et de gestion des données.

Description

• 5 to 10 years of strong experience in Python development • Hands-on experience with RAG (Retrieval Augmented Generation) architectures • Experience working with Vector Databases (embeddings, similarity search, indexing) • Good understanding of MCP (Model Context Protocol) or similar agent integration patterns • Experience in Document Parsing & Extraction (PDF, structured/unstructured data) • Building Document Ingestion Pipelines (loading → parsing → chunking → embedding → storage) • Experience with Streaming APIs and SSE (Server-Sent Events) for real-time responses • Implementation of Document Citation / Source Attribution in LLM responses • Familiarity with LLM integrations (OpenAI / Bedrock / similar) • Experience handling metadata, indexing, and retrieval optimization

🎯 Exigences

• 5 to 10 years of strong experience in Python development • Hands-on experience with RAG (Retrieval Augmented Generation) architectures • Experience working with Vector Databases (embeddings, similarity search, indexing) • Good understanding of MCP (Model Context Protocol) or similar agent integration patterns • Experience in Document Parsing & Extraction (PDF, structured/unstructured data) • Building Document Ingestion Pipelines (loading → parsing → chunking → embedding → storage) • Experience with Streaming APIs and SSE (Server-Sent Events) for real-time responses • Implementation of Document Citation / Source Attribution in LLM responses • Familiarity with LLM integrations (OpenAI / Bedrock / similar) • Experience handling metadata, indexing, and retrieval optimization • Good to Have: Experience with LangChain / LangGraph or similar frameworks • Experience with chat/agent-based UI integrations • Preferred Qualifications: Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Engineering, or a related