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ŌURA
ŌURA
201 – 500 Employés
ConseilIndustrie manufacturièreSoins de santé
ŌURA développe des bagues intelligentes et des technologies de santé qui transforment les données biométriques du quotidien en informations concrètes sur le bien-être. Son Oura Ring surveille notamment le sommeil, la fréquence cardiaque, l’activité et le stress grâce à un appareil léger conçu pour être porté en continu. L’entreprise se concentre sur le suivi personnalisé de la santé dans des domaines tels que la santé des femmes, la santé cardiaque et le bien-être général, en associant des données orientées vers les soins de santé à du matériel et des logiciels conçus pour le grand public. Pour les personnes à la recherche d’un emploi, ŌURA se situe à l’intersection des technologies de santé et de la fabrication, avec des activités liées au développement de produits qui aident chacun à mieux comprendre sa santé.
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Offres de l’entreprise

Architecte principal de la transformation des données et de l’IA (hybride) chez ŌURA

Pilotez l’adoption de l’IA d’entreprise d’ŌURA auprès des équipes de données de santé, produit, ingénierie, science et opérations. Développez la gouvernance, les outils, les plateformes Databricks et AWS ainsi que les capacités LLM et RAG en production.

USÉtats-UnisCACalifornie
169 150 $ – 233 000 $ / an
HybrideTemps pleinLeadLangue Requise : anglaisIntelligence artificielle
AWSCloudPython

Description

  • Piloter la feuille de route d’habilitation Data AI pour les fonctions données, produit, ingénierie, science et opérations.
  • Développer des modèles reproductibles d’adoption de l’IA soutenus par des guides, des outils partagés, des méthodes d’évaluation et des résultats mesurables.
  • Créer une terminologie commune et des cadres d’évaluation pour analyser les opportunités liées à l’IA.
  • Orienter les décisions de développement ou d’achat, la stratégie fournisseurs et les investissements technologiques en IA à l’échelle de l’organisation.
  • Gérer l’écosystème d’outils d’IA d’entreprise, notamment l’intégration des données et des accès Databricks, les flux de travail multi-agents, les contrôles de tokens et les fondations de données de confiance.
  • Collaborer avec les équipes Gouvernance, Sécurité, Confidentialité et Juridique pour établir des garde-fous d’IA responsable et des processus de changement auditables.
  • Améliorer l’efficacité des dépenses d’IA grâce à l’observabilité, aux pratiques de productivité, aux programmes de récupération et à l’analyse des usages.
  • Définir la stratégie d’architecture Data AI pour les environnements Databricks et AWS fonctionnant à l’échelle du téraoctet au pétaoctet.
  • Piloter les contrats de données lisibles par machine, les architectures vectorielles, les implémentations RAG et les composants du plan de contexte d’entreprise pour les rapports LLM et l’IA agentique en production.
  • Évaluer la préparation des données et coordonner les remédiations avec les analystes et les ingénieurs.
  • Repenser les flux de travail en partenariat avec les responsables fonctionnels.
  • Renforcer les capacités internes en IA grâce à la formation, aux communautés de praticiens et aux conseils en libre-service.
  • Étendre les pilotes réussis pour en faire des pratiques standardisées à l’échelle de l’entreprise.
  • Relier les priorités de la direction aux responsables fonctionnels et aux équipes habilitantes.
  • Aligner les initiatives de productivité liées à l’IA sur les objectifs de l’ingénierie et des unités opérationnelles.
  • Définir les normes opérationnelles applicables aux référents fonctionnels IA et aux administrateurs des outils d’IA.
  • Représenter l’habilitation Data AI dans les forums transverses et présenter à la direction les indicateurs d’adoption et d’impact.

Exigences

  • Au moins 8 ans d’expérience dans la mise à l’échelle de solutions, produits ou adoptions technologiques liés aux données et à l’IA, des pilotes jusqu’à une pratique organisationnelle durable aux résultats mesurables.
  • Expérience dans la création de modèles opérationnels durables, de procédures standard et de systèmes de mesure restant efficaces au-delà de projets individuels.
  • Expérience avérée pour influencer des dirigeants et créer un consensus autour d’investissements technologiques à long terme.
  • Solide compréhension technique des LLM et de leurs modèles d’implémentation, avec le discernement nécessaire pour distinguer la valeur concrète du battage médiatique.
  • Administration pratique d’au moins une plateforme d’entreprise de productivité basée sur l’IA, comme Cursor, Claude, ChatGPT Enterprise, Glean, Gemini, des assistants de programmation ou des passerelles d’API LLM, y compris la gestion des utilisateurs et des groupes et le dépannage de configuration.
  • Utilisation régulière d’assistants et d’agents LLM avec discernement, validation et vérification appropriés.
  • Vision pratique, fondée sur l’expérience, des situations où il faut développer ou acheter une technologie.
  • Expérience des plateformes de données d’entreprise, notamment des environnements lakehouse utilisant l’IA ou des LLM.
  • Connaissance pratique des accès et autorisations basés sur les rôles dans des environnements multdomaines ou multirégions.
  • Expérience de collaboration avec les équipes Sécurité, Confidentialité et Juridique pour définir et mettre en œuvre des contrôles d’IA responsable dans des environnements réglementés ou sensibles à la santé.
  • Capacité à influencer des parties prenantes de niveau direction et à aligner les unités de R&D et les activités sans autorité hiérarchique.
  • Capacité à créer et maintenir des procédures opérationnelles standard, des guides et des formations que les utilisateurs non techniques et les administrateurs peuvent suivre de manière autonome.
  • Excellentes capacités de communication écrite et orale, des discussions pratiques de dépannage aux comités de pilotage exécutifs.
  • Souhaité : certification Databricks Certified Administrator ou Databricks Certified Data Engineer.
  • Souhaité : connaissance des principes de data mesh et des modèles de responsabilité orientés domaine.
  • Souhaité : expérience du soutien aux flux de travail ML avec MLflow, Feature Store ou Databricks Model Serving.
  • Souhaité : connaissance de dbt pour la transformation des données et l’ingénierie analytique.
  • Souhaité : expérience de FinOps cloud et des tokens d’IA, notamment des balises d’allocation des coûts, des alertes budgétaires et de l’optimisation du stockage hiérarchisé.
  • Souhaité : expérience de Databricks Lakehouse Federation ou d’approches comparables de fédération de requêtes interplateformes.
  • Souhaité : expérience antérieure comme référent IA ou à la tête d’une initiative de transformation similaire.
  • Souhaité : connaissance de l’automatisation par scripts ou configuration, comme Python, shell ou la configuration en tant que code, afin de réduire l’administration manuelle.
  • Souhaité : expérience dans les technologies de santé, la santé grand public, les objets connectés ou un autre secteur réglementé et fondé sur la confiance.
  • Souhaité : expérience avancée de la conception d’architectures de données de production pour les applications LLM, RAG et vectorielles.
  • Souhaité : expérience des frameworks MLOps, de Vertex AI, de MLflow et de la gestion du cycle de vie de l’IA/ML en production.
  • Souhaité : capacité à définir les exigences de données pour l’IA agentique et les systèmes interactifs d’analyse en libre-service.
  • Le lieu de travail doit être situé aux États-Unis ; les candidats résidant en Alaska, au Delaware, dans l’Iowa, le Mississippi, le Nebraska, le Dakota du Sud, la Virginie-Occidentale ou le Wisconsin ne seront pas pris en compte.

Avantages

  • Rémunération compétitive comprenant un salaire et des actions
  • Soutien en matière de santé, de soins dentaires, de vision et de santé mentale
  • Une bague Ōura, ainsi que des réductions pour les amis et la famille des employés
  • 20 jours de congés payés, 13 jours fériés payés et 8 jours flexibles consacrés au bien-être
  • Congés maladie et congé parental rémunérés

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