Kinaxis
Kinaxis
Kinaxis développe des logiciels d’orchestration de la chaîne d’approvisionnement qui aident les organisations à planifier, gérer et gérer des opérations complexes. Sa plateforme Maestro associe une planification intégrant l’intelligence artificielle, des analyses avancées et une visibilité des données en temps réel afin de favoriser des décisions plus éclairées dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Les solutions de l’entreprise s’adressent notamment aux organisations des secteurs de la fabrication, de la santé et du conseil, avec pour objectif d’améliorer l’efficacité, d’anticiper la demande et de s’adapter rapidement en cas de perturbations.

Architecte de systèmes d’IA/ML et agentiques

Piloter l’architecture de plateformes d’IA agentique, sémantique et de graphes de connaissances qui soutiennent le logiciel d’orchestration de la chaîne d’approvisionnement de Kinaxis. Relier les données de planification aux systèmes d’entreprise tout en développant des capacités d’IA réutilisables à grande échelle.

Description

  • Piloter concrètement l’architecture de l’IA agentique, des graphes de connaissances, des systèmes sémantiques et de la modélisation des données
  • Créer des outils de plateforme reliant Maestro et les données de planification à la gestion des entrepôts, aux stocks, à Salesforce et aux environnements agentiques des partenaires
  • Concevoir des architectures de données, de graphes et d’intégration couvrant l’ingestion, la transformation, le mappage, la résolution d’entités, l’alignement des schémas, la validation et les mises à jour par lots ou en streaming
  • Permettre aux agents de naviguer dans les données d’entreprise et les structures de graphes
  • Orienter les décisions techniques couvrant l’architecture des plateformes et des graphes, la modélisation des données, l’intégration de l’IA, les flux de travail agentiques, les évaluateurs de qualité, la validation des contraintes et le raisonnement au moment de la requête à grande échelle
  • Établir des modèles d’architecture réutilisables et des capacités de plateforme évolutives
  • Évaluer les technologies émergentes liées aux graphes, à la sémantique, à l’IA agentique et aux données d’entreprise au moyen d’analyses claires des compromis
  • Transformer les recherches et technologies émergentes en modèles d’architecture évolutifs et en capacités produit
  • Accompagner les collègues et favoriser la pensée structurée, la clarté sémantique, une architecture de plateforme pragmatique, l’ingénierie agentique et l’innovation orientée produit
  • Collaborer avec les équipes produit, ingénierie, plateforme et en contact avec les clients

Exigences

  • Master ou doctorat en informatique, intelligence artificielle ou discipline connexe
  • Expérience pertinente en architecture logicielle d’entreprise, IA appliquée, modélisation des données, graphes de connaissances, systèmes sémantiques ou technologies de la chaîne d’approvisionnement
  • Solide compréhension pratique des systèmes d’entreprise de la chaîne d’approvisionnement ou de systèmes opérationnels connexes
  • Expérience pratique de la conception de logiciels de plateforme, d’outils pour développeurs, de capacités composables, de produits d’atelier, de prototypes, de preuves de concept ou de systèmes en phase initiale
  • Solide expérience en modélisation des données, modélisation sémantique, ontologies, graphes de connaissances ou représentation des connaissances
  • Expérience dans l’établissement de modèles d’architecture réutilisables, de gouvernance des modèles de données, de normes sémantiques ou ontologiques, de la gestion des versions et du cycle de vie, ainsi que de l’alignement interdomaines
  • Capacité à planifier l’évolution à long terme de plateformes d’entreprise agentiques
  • Expérience de l’application de méthodes émergentes en IA agentique, représentation des connaissances, systèmes sémantiques ou plateformes de données d’entreprise
  • Expérience de l’architecture de plateformes de graphes, sémantiques et de données à grande échelle combinant des données structurées, semi-structurées et non structurées
  • Expérience pratique des plateformes et pipelines de graphes de connaissances, de données et d’intégration
  • Expérience de l’ingestion, de la transformation, de la résolution d’entités, de l’alignement de schémas ou d’ontologies, de la validation, des stratégies de mise à jour et des performances à grande échelle
  • Expérience pratique obligatoire de l’IA agentique et de l’ingénierie agentique
  • Expérience des pratiques d’ingénierie natives de GitHub
  • Capacité à identifier, évaluer et appliquer les recherches et technologies émergentes
  • Excellent jugement technique
  • Capacité à influencer l’orientation technique auprès des équipes produit, ingénierie, plateforme et en contact avec les clients
  • Excellentes aptitudes à la communication
  • Capacité à distinguer l’architecture de plateforme de l’implémentation spécifique aux clients
  • Capacité à définir une architecture de qualité pour les systèmes agentiques, notamment les évaluateurs, les modèles de validation, les contraintes et les garde-fous
  • La connaissance de RDF, OWL, SHACL ou SPARQL est un atout
  • La connaissance de la modélisation temporelle, des jumeaux numériques, de l’intelligence opérationnelle ou des plateformes d’orchestration d’entreprise est un atout
  • Une expérience de la recherche, des normes, des projets open source ou de l’innovation est un atout
  • Une expérience du SaaS d’entreprise et de l’exploitation à grande échelle de plateformes d’IA, de graphes, de données ou d’agents est un atout
  • Une expérience du RAG, des applications LLM, de l’IA explicable, des évaluateurs ou des cadres de qualité agentique est un atout

Avantages

  • Congés flexibles et Kinaxis Days, y compris des jours de congé pour toute l’entreprise
  • Modes de travail flexibles
  • Programmes favorisant le bien-être physique et mental
  • Cours de remise en forme virtuels réguliers
  • Programmes de mentorat, de formation et de développement de carrière
  • Programmes de reconnaissance et récompenses de recommandation
  • Possibilités de participer à des hackathons
  • Aménagements de recrutement disponibles sur demande afin de favoriser l’équité et l’accessibilité

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