Prompt Engineer

• Auditer et réarchitecturer les prompts monolithiques de CoeurWay : Convertir leur structure actuelle en une chaîne modulaire de prompts ciblés et maintenables, améliorant la robustesse, la débogabilité et l'adaptabilité ;
• Diriger la sélection et l'évaluation des modèles de langue : Évaluer et appairer les modèles aux tâches de prompting spécifiques, en favorisant une approche indépendante des modèles qui réduit la dépendance aux fournisseurs et optimise la qualité et les coûts ;
• Assurer la qualité des sorties cliniques générées par l'IA : Définir les critères de qualité, identifier les modes de défaillance et piloter l'amélioration continue par des processus de validation structurés ;
• Faire évoluer et réaligner le cadre d'évaluation existant : Améliorer la couverture du cadre couvrant actuellement 7 rubriques de qualité des notes cliniques, son potentiel d'automatisation et son alignement avec la réalité clinique ;
• Établir une approche systématique de validation des sorties : Identifier les cas limites, mettre en place des tests de régression pour les modifications de prompts et documenter les limitations connues ;
• Concevoir et mettre en œuvre de nouveaux prompts et suites d'évaluation : Soutenir les nouvelles fonctionnalités de CoeurWay et MYLE EMR avec des solutions de prompting et d'évaluation appropriées ;
• Mentorer et assurer la croissance de la pratique : Mentorer les futurs concepteurs de prompts à mesure que l'équipe se développe et participer aux décisions d'embauche.
• Contribuer à la documentation et aux meilleures pratiques : Établir et maintenir la documentation interne, les normes et les meilleures pratiques en matière d'ingénierie de prompting chez MEDFAR ;
• Rester à l'affût de l'évolution du paysage des LLM : Suivre les nouveaux modèles, techniques de prompting et méthodologies d'évaluation, et partager les résultats pertinents avec l'équipe ;
• Développer une compréhension approfondie des flux de travail cliniques : Acquérir l'expertise des besoins des prestataires de soins de santé et maintenir des relations étroites avec les équipes en contact avec les clients et les utilisateurs finaux ;
• Collaborer avec l'équipe GenAIOps : Assurer que les prompts sont prêts pour la production — observables, versionnés et déployables via des processus CI/CD établis ;

• Expérience démontrée à décomposer des prompts complexes en architectures modulaires et chaînées, incluant des patterns tels que le chaînage de prompts, le routage, la réflexion ou l'utilisation d'outils ;
• Expérience dans la conception ou l'amélioration significative de cadres d'évaluation pour LLM — conception de rubriques, alignement inter-évaluateurs et analyse des modes de défaillance ;
• Forte familiarité avec les API commerciales de modèles génératifs avancés (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) et compréhension des compromis pratiques entre elles ;
• Maîtrise avancée de l'anglais, écrit et parlé ;
• Maîtrise du français requise en raison des fréquentes interactions avec les clients ;

• Expérience dans le domaine des technologies de l’information en santé, de la documentation clinique ou de cas d’usage liés aux soins ;
• Compréhension des concepts liés aux notes cliniques, à leur structure et à la pertinence des informations à inclure ou à exclure ;
• Expérience avec des approches d’évaluation automatisée de la qualité des générations, incluant l’utilisation de juges basés sur des LLM ;
• Expérience dans des contextes où plusieurs modèles sont utilisés selon différents besoins ou contraintes ;
• Familiarité avec les enjeux d’orchestration, de monitoring ou d’opérationnalisation de solutions de GenAI ;
• Intérêt marqué pour la création de standards, de documentation et de pratiques durables dans un domaine émergent.
• Maîtrise de Python ou d'un autre langage de programmation pour construire des pipelines d'évaluation ou des outils de prompting ;
• Expérience avec des modèles auto-hébergés ou de poids ouverts ;

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