Ingénieur Intégration LLM
LLM Integration Engineer
Développez des applications IA avec LangChain, OpenAI API, prompt engineering et intégration de modèles de langage.
📋Prérequis
Python, bases en ML, API REST, compréhension des LLMs
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase de base - LLMs et APIs
Durée estimée : 2-3 mois
Fondamentaux des LLMs
Introduction aux LLMs
Comprendre les modèles de langage
📚Sujets principaux :
- •LLM concepts
- •GPT architecture
- •Tokenization
- •Context windows
- •Model capabilities
- •Limitations
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Exploration GPT
- ✓Analyse de tokens
- ✓Use cases LLM
OpenAI API Mastery
API OpenAI
📚Sujets principaux :
- •API setup
- •Chat completions
- •Parameters (temperature, tokens)
- •Streaming
- •Function calling
- •Error handling
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Scripts Python OpenAI
- ✓Chatbot basique
- ✓API integration
Prompt Engineering
Art des prompts
📚Sujets principaux :
- •Prompt design
- •Few-shot learning
- •Chain-of-thought
- •System prompts
- •Prompt templates
- •Optimization
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Prompts optimisés
- ✓Templates réutilisables
- ✓A/B testing prompts
Phase Intermédiaire - LangChain et RAG
Durée estimée : 2-3 mois
Frameworks avancés
LangChain Framework
Framework LLM puissant
📚Sujets principaux :
- •LangChain basics
- •Chains
- •Agents
- •Memory
- •Tools
- •Callbacks
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Chains LangChain
- ✓Agent autonome
- ✓Memory management
Vector Databases & Embeddings
Bases vectorielles
📚Sujets principaux :
- •Embeddings
- •Vector databases (Pinecone, Weaviate)
- •Semantic search
- •Similarity search
- •Indexing
- •Retrieval
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Embeddings création
- ✓Recherche sémantique
- ✓Vector DB setup
RAG (Retrieval Augmented Generation)
RAG systems
📚Sujets principaux :
- •RAG architecture
- •Document loading
- •Text splitting
- •Retrieval strategies
- •Context injection
- •Response generation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Système RAG complet
- ✓Q&A sur documents
- ✓Knowledge base AI
Phase Avancée - AI Agents et Production
Durée estimée : 2-3 mois
Systèmes de production
AI Agents
Agents autonomes
📚Sujets principaux :
- •Agent types
- •ReAct pattern
- •Tool usage
- •Multi-agent systems
- •Agent orchestration
- •Autonomous agents
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Agent avec tools
- ✓Multi-agent system
- ✓Agent autonome
Fine-tuning & Custom Models
Personnalisation de modèles
📚Sujets principaux :
- •Fine-tuning GPT
- •Dataset preparation
- •Training
- •Evaluation
- •Custom embeddings
- •Model deployment
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Fine-tuning OpenAI
- ✓Dataset custom
- ✓Model evaluation
Production & Scaling
Déploiement production
📚Sujets principaux :
- •API optimization
- •Caching strategies
- •Cost management
- •Monitoring
- •Security
- •Scaling LLM apps
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓App production-ready
- ✓Monitoring LLM
- ✓Optimisation coûts
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Conseils pour réussir
Pratique régulière
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Prenez des notes
Gardez une trace de vos apprentissages pour y revenir facilement
Fixez des objectifs
Divisez le parcours en petits objectifs et célébrez vos progrès