FourKites, Inc. développe une plateforme mondiale de visibilité de la chaîne d’approvisionnement qui aide les organisations à surveiller et à coordonner la logistique en temps réel. Ses applications rassemblent les données relatives au transport, aux stocks et aux opérations sur les sites, offrant ainsi aux équipes une vision plus claire des expéditions et de l’activité de la chaîne d’approvisionnement à travers plusieurs modes de transport. L’entreprise sert plus de 1 500 grandes marques, notamment dans les secteurs de la logistique, de l’alimentation et des boissons, de l’industrie pharmaceutique et de la fabrication, et se connecte aux systèmes d’entreprise pour favoriser des opérations plus efficaces, la maîtrise des coûts et le service client.
Architecte principal en IA, systèmes d’agents
Pilotez l’architecture des agents IA de FourKites, des modèles et de la gestion du contexte jusqu’à l’évaluation. Créez la plateforme qui alimente les travailleurs numériques IA de la chaîne logistique.
Description
- Prenez en charge l’architecture des agents IA de FourKites, de l’exécution et du contexte aux modèles et à l’évaluation.
- Définissez l’architecture de référence des agents pour les boucles, l’utilisation des outils, l’état, les points de contrôle, les nouvelles tentatives, la reprise, les garde-fous, les autorisations et les transferts à des personnes.
- Concevez des flux de travail durables en plusieurs étapes qui traversent les fenêtres de contexte et reprennent après des défaillances d’outils, d’API de transporteurs ou de modèles.
- Choisissez l’approche adaptée à chaque problème, des modèles de pointe ou à poids ouverts aux encodeurs ajustés ou au code classique.
- Gérez le routage des modèles, les coûts par tâche et les objectifs de latence pour l’ensemble des agents.
- Connectez les agents à Kafka, aux microservices, à Postgres, aux API clients et aux serveurs MCP.
- Définissez des normes de fenêtre de contexte pour les prompts, les outils, le contenu récupéré, la mémoire et les tours précédents, dans les limites de tokens.
- Créez des outils partagés pour la récupération, la compaction du contexte, la synthèse, l’isolation des sous-agents, la mise en cache des prompts et la mémoire persistante.
- Étudiez les défaillances de contexte et transformez les solutions en modèles d’exécution réutilisables.
- Développez des systèmes d’évaluation hors ligne à partir de traces de production, de vérifications fondées sur le code, d’une notation calibrée par LLM en tant que juge et de suites de régression CI.
- Développez l’évaluation en ligne avec une notation en production, des mesures de qualité, la surveillance de la dérive, des déploiements en mode fantôme et A/B, des signaux de retour et des alertes qualité.
- Reliez les mesures d’évaluation aux résultats, tels que la précision du suivi, la résolution automatisée des exceptions et le taux de prise de rendez-vous.
- Examinez les conceptions et les pull requests, documentez l’architecture et les guides d’exploitation, et accompagnez les ingénieurs seniors et staff.
- Suivez les évolutions des modèles et des outils, menez des expérimentations et recommandez de développer, d’acheter ou d’attendre.
- Collaborez avec les équipes Produit, Solutions et Réussite client pour transformer les problèmes de terrain en améliorations de la plateforme.
Exigences
- Avoir conçu l’architecture et exploité un système d’agents LLM au service de vrais utilisateurs et du trafic de production, avec appels d’outils, flux de travail en plusieurs étapes, gestion des défaillances et escalade vers des personnes.
- Avoir pris en charge un système d’agents LLM après son lancement, en gérant les incidents, les coûts et la latence.
- Posséder une connaissance approfondie de l’apprentissage automatique, notamment de l’attention, des encodages positionnels, des architectures encodeur et décodeur, de la tokenisation et des caches KV.
- Avoir entraîné ou ajusté des modèles encodeurs, tels que ceux de la famille BERT, des embeddings de phrases, des bi-encodeurs et des réordonneurs cross-encodeurs.
- Comprendre l’entraînement contrastif, la distillation et la quantification.
- Avoir géré des budgets de tokens et créé des systèmes de récupération et de mémoire pour les agents.
- Avoir utilisé la compaction du contexte et des sous-agents, et mesuré la qualité à mesure que les fenêtres de contexte se remplissent.
- Avoir créé des couches d’exécution d’agents avec boucles, distribution des outils, état et points de contrôle, interruption et reprise, environnements isolés et autorisations, garde-fous et routage des modèles.
- Maîtriser MCP, les sorties structurées et le streaming.
- Avoir créé des suites d’évaluation hors ligne et en ligne couvrant les jeux de données, les évaluateurs, le calibrage du LLM en tant que juge, les contrôles de régression CI, la notation en production, l’échantillonnage des traces, la surveillance de la dérive, les déploiements en mode fantôme et les boucles de retour.
- Avoir plus de 10 ans d’expérience en logiciel ou en systèmes d’apprentissage automatique, dont plus de 3 ans de développement avec des LLM.
- Avoir une solide expérience pratique de Python.
- Être à l’aise avec la lecture et la revue de services Java ou TypeScript.
- Avoir une expérience en production avec AWS ou GCP, les conteneurs, Kubernetes et les systèmes événementiels.
- Communiquer efficacement à l’écrit et à l’oral.
- Une expérience dans la chaîne logistique, la logistique ou le transport est souhaitée.
- Une expérience de Document AI, de l’OCR, des modèles de mise en page et de l’extraction de données de connaissements, de factures et de preuves de livraison est souhaitée.
- Une expérience de création d’agents vocaux ou de messagerie électronique agissant pour une entreprise est souhaitée.
- Une expérience de la sécurité des agents, notamment de la défense contre l’injection de prompts, des autorisations des outils et de l’isolation des données entre clients, est souhaitée.
- Une expérience de Claude, GPT, Gemini, des modèles à poids ouverts et des piles de service de modèles est souhaitée.
- Des publications, conférences ou contributions open source sur les agents, la récupération ou l’évaluation sont souhaitées.
Avantages
- Rémunération compétitive et options sur actions.
- Cinq journées mondiales de ressourcement.
- Congés payés généreux et jours fériés habituels.
- Congé parental ouvert à tous les parents.
- Allocation annuelle pour le bien-être.
- Journées de bénévolat.
- La couverture médicale commence le premier jour de travail.
- 36 jours de congé au total, entre congés maladie, jours de congé occasionnels et congés acquis.
- Cinq journées de ressourcement.
- Deux journées de bénévolat.
- Remboursement de l’installation d’un bureau à domicile et des équipements technologiques.
- Avantages liés au mode de vie et à la famille.
- Accompagnement et conseils en santé mentale.
- Formation et développement continus, avec un programme de développement professionnel et un club Toastmasters.