Développement et industrialisation de solutions IA Générative
| Compétence | Poids | Mots-clés attendus | Score /5 |
|---|---|---|---|
| LLMs & APIs IA | 15% | OpenAI GPT-4, Claude, Gemini API, fine-tuning, prompt engineering | /5 |
| RAG & Vector DBs | 10% | Retrieval-Augmented Generation, Pinecone, Weaviate, ChromaDB, embeddings | /5 |
| Python & Frameworks IA | 8% | LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, scikit-learn, PyTorch | /5 |
| Cloud & MLOps | 7% | GCP Vertex AI, Cloud Run, Docker, CI/CD pour modèles IA | /5 |
≥ 28/40 requis pour valider le profil sur la dimension technique.
| Soft Skill | Poids | Questions STAR à poser | Score /5 |
|---|---|---|---|
| 🚀 Audace | 10% | "Parlez-moi d'une fois où vous avez proposé une solution IA innovante" | /5 |
| 💬 Assertivité | 8% | "Donnez un exemple où vous avez défendu une architecture technique face à des doutes" | /5 |
| ⚡ Efficacité | 10% | "Comment avez-vous optimisé les temps de réponse d'un modèle IA en production ?" | /5 |
| 🤝 Engagement | 7% | "Décrivez une situation où vous avez dû terminer un POC IA dans un délai serré" | /5 |
Score Fit Culturel : /15
Critères d'évaluation :
Score Projection : /10
Dont au moins 28/40 en Expertise Technique et 25/35 en Soft Skills.
Calcul du score total :