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Mission de formation

Formatrice ou formateur en bases de données vectorielles pour l’IA — Région Laâyoune Sakia El Hamra

FormaGroup recherche un formateur ou une formatrice pour animer une formation consacrée aux bases de données vectorielles et à leur utilisation dans des applications d’intelligence artificielle.

Bases de données vectorielles pour applications d’intelligence artificielleRégion Laâyoune Sakia El HamraPrésentiel, À distanceMission indépendanteDisponibilité : À convenir
Postuler avec mon CV Publiée le 27 octobre 2026 · valable jusqu’au 26 décembre 2026

En bref

  • Le sujet couvre les bases de données vectorielles appliquées aux usages de l’intelligence artificielle.
  • La formation s’adresse aux développeurs IA, ingénieurs data et développeurs backend.
  • Les exercices abordent l’indexation, les métadonnées, les filtres et les requêtes vectorielles.
  • Le programme traite aussi de recherche sémantique, de pipelines RAG et de choix d’architecture.
  • La mission concerne la région Laâyoune Sakia El Hamra et peut être animée en présentiel ou à distance.

Votre rôle chez FormaGroup

Cette mission s’adresse aux personnes capables de transmettre des pratiques concrètes de stockage et de recherche de vecteurs à des développeurs IA, ingénieurs data et développeurs backend. Les séances porteront notamment sur les embeddings, les index, les filtres, la recherche sémantique et l’intégration à un pipeline RAG, auprès d’entreprises et de particuliers dans la région Laâyoune Sakia El Hamra.

Missions confiées

  1. 1Présenter les embeddings, les index vectoriels et les métriques de distance, puis guider les participants dans le choix d’une méthode de recherche par similarité adaptée à un cas d’usage.
  2. 2Encadrer des exercices d’indexation et de requête de vecteurs afin que les participants puissent construire et interroger un index vectoriel.
  3. 3Faire pratiquer l’ajout de métadonnées et l’application de filtres, en montrant leur rôle dans la précision et la pertinence des résultats.
  4. 4Illustrer les différences entre recherche sémantique et recherche hybride à partir de scénarios de recherche ou d’assistance par IA.
  5. 5Accompagner l’intégration d’une base vectorielle dans un pipeline RAG et expliquer comment relier les étapes de ce pipeline.
  6. 6Faire évaluer les résultats obtenus et comparer des options de stockage vectoriel afin d’aider les participants à raisonner sur le choix d’architecture.

Programme de formation à animer

Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :

Module 1Embeddings et recherche par similarité
Module 2Index vectoriels et métriques de distance
Module 3Indexation, métadonnées et filtres
Module 4Recherche sémantique et hybride
Module 5Intégration avec un pipeline RAG
Module 6Évaluation des résultats et choix d’architecture
Objectifs pédagogiques
  • Expliquer le rôle des embeddings et index vectoriels
  • Indexer et interroger des vecteurs
  • Utiliser des métadonnées et filtres de recherche
  • Comparer des options de stockage vectoriel
  • Relier une base vectorielle à un pipeline RAG
Voir le programme complet de la formation →

Public à former

La formation vise les développeurs IA, les ingénieurs data et les développeurs backend qui construisent des applications de recherche ou des assistants IA. Elle s’adresse à des professionnels souhaitant mettre en pratique le stockage et l’interrogation de vecteurs dans leurs projets.

Approche pédagogique attendue

  • Alterner les explications sur les embeddings, les index et les métriques de distance avec des exercices guidés de recherche par similarité.
  • Faire réaliser des travaux pratiques d’indexation, de requête vectorielle, d’ajout de métadonnées et de filtrage.
  • Utiliser des cas d’usage de recherche sémantique et hybride pour aider les participants à comparer les approches.
  • Proposer un exercice d’intégration à un pipeline RAG, puis guider l’évaluation des résultats et la discussion des choix d’architecture.

Profil recherché

  • Vous maîtrisez les bases de données vectorielles et pouvez expliquer concrètement le rôle des embeddings, des index et des métriques de distance.
  • Vous êtes en mesure d’enseigner l’indexation, les requêtes vectorielles, la gestion des métadonnées et les filtres de recherche.
  • Vous savez présenter la recherche sémantique et hybride ainsi que l’intégration d’une base vectorielle à un pipeline RAG.
  • Vous avez une expérience de la formation d’adultes et savez rendre les notions accessibles à des développeurs IA, ingénieurs data et développeurs backend.

Atouts appréciés

  • Une pratique de la conception d’applications de recherche ou d’assistants IA constitue un atout pour proposer des exercices proches des besoins des participants.
  • La capacité à comparer plusieurs options de stockage vectoriel et à expliquer les compromis de conception enrichira les échanges autour des choix d’architecture.

Disponibilité et mobilité

Disponibilité

À convenir avec FormaGroup.

Mobilité

La mission concerne la région Laâyoune Sakia El Hamra. L’animation peut être proposée en présentiel ou à distance, selon les modalités retenues.

Compétences clés

Embeddings et similaritéIndexation vectorielleMétriques de distanceMétadonnées et filtresRecherche sémantique hybrideIntégration de pipelines RAGÉvaluation des résultatsAnimation de formations adultes

Mots-clés de l’offre

#Bases vectorielles#Embeddings#Recherche par similarité#Index vectoriels#Recherche sémantique#Recherche hybride#Pipeline RAG#Architecture de stockage

Critères de l’annonce

Secteur d’activité
Informatique et intelligence artificielle
Région
Laâyoune-Sakia-El-Hamra
Travail à distance
Hybride possible
Type de contrat
Mission indépendante (freelance)
Disponibilité
À convenir
Niveau d’expérience
Expérience entre 2 ans et 5 ans - Expérience entre 5 ans et 10 ans - Expérience > 10 ans
Niveau d’étude
Bac+3 - Bac+5 et plus
Langues
Français

Si vous savez transmettre ces notions à des professionnels qui construisent des applications d’IA, FormaGroup vous invite à proposer votre candidature pour cette mission dans la région Laâyoune Sakia El Hamra.

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