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Ford Motor Company est un constructeur automobile basé aux États-Unis, dont l’histoire remonte à 1903. En plus de concevoir et de produire des véhicules, l’entreprise élargit son champ d’action aux services de mobilité, aux expériences numériques et aux logiciels. Les activités de Ford comprennent également des initiatives en matière de développement durable et des objectifs environnementaux, reflétant une approche qui relie transport, innovation, impact sur les communautés et pratiques commerciales responsables.
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Offres de l’entreprise

Data Scientist, TALN et IA générative chez Ford, Inde Hybride

Développez des produits de TALN, de LLM et d’IA générative pour des cas d’usage automobiles chez Ford. Concevez des pipelines multimodaux, des flux de travail agentiques, des API et des applications destinées aux utilisateurs à grande échelle.

INIndeHybrideTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisData scientist
AirflowApacheBigQueryCloudDjangoDockerElasticsearchFlaskGoogle Cloud PlatformKubernetesNumpyPandasPythonPyTorchReactScikit-LearnSparkTensorFlowTerraform

Description

  • Créez des applications et des produits de TALN, de LLM et d’IA générative avec des pratiques de programmation rigoureuses.
  • Évaluez des modèles et des méthodes avancés pour des applications automobiles.
  • Menez des expériences d’apprentissage automatique pour l’entraînement des modèles et l’inférence sous des contraintes de mémoire et de latence.
  • Déployez des API REST de TALN et des interfaces utilisateur légères avec Docker et Kubernetes.
  • Présentez des applications de TALN, de LLM et d’IA générative avec Dash, Plotly et Streamlit.
  • Combinez plusieurs bots dans des applications multimodales alimentées par des LLM.
  • Créez des flux de travail agentiques avec Autogen, AgentBuilder et LangGraph.
  • Développez des produits modulaires d’IA et d’apprentissage automatique conçus pour une consommation évolutive.
  • Collaborez avec des experts techniques internationaux sur des produits de classification, de réponse aux questions, de chatbots, de traduction, de recherche sémantique et de résumé.

Exigences

  • Diplôme de licence ou de master en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou dans un domaine scientifique connexe.
  • Compréhension de la théorie et des pratiques de l’apprentissage profond pour les applications de TALN.
  • Expérience en programmation avec ADK, A2A, AgentSkills, Ontology, Hugging Face, LangGraph, LangChain, Chainlit, TensorFlow ou PyTorch, scikit-learn, NumPy et Pandas.
  • Connaissance d’au moins deux bibliothèques de TALN open source, telles que spaCy, TorchText, fastai.text ou FARM Haystack.
  • Connaissance des techniques de traitement du texte, notamment les expressions régulières, l’analyse des tokens et des mots, la correction orthographique, la réduction du bruit, la segmentation des phrases et le regroupement.
  • Expérience pratique du déploiement de BERT ou d’autres modèles de transformateurs ajustés pour la classification de séquences, la reconnaissance d’entités nommées ou la réponse aux questions.
  • Connaissance de Docker et des environnements pipenv, conda ou Poetry.
  • Connaissance des pratiques de gestion de projets Python, notamment setup.py, la journalisation, pytest, les importations relatives et la documentation Sphinx.
  • Connaissance des flux de travail GitHub.
  • Expérience des services GCP, notamment BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Build et Vertex AI.
  • Connaissance pratique des outils open source d’évaluation comparative et de génération de résumés.
  • Expérience de l’utilisation de ressources GPU et CPU dans des environnements cloud et sur site.
  • Capacité à utiliser des plateformes cloud pour des charges de travail d’ingénierie des données, de big data et d’apprentissage automatique.
  • Expérience avec Docker, docker-compose et les fonctionnalités expérimentales de Docker.
  • Connaissance d’Airflow et de Kubeflow.
  • Expérience de CI/CD et des outils d’infrastructure as code tels que Terraform.
  • Expérience de Kubernetes ou d’autres plateformes de conteneurs, notamment Helm et Argo Workflows.
  • Capacité à créer des API d’IA conformes, éthiques, sécurisées et sûres.
  • Expérience du développement d’interfaces utilisateur ou de visualisations avec Gradio, Dash, Streamlit, React ou Django.
  • Expérience en informatique distribuée avec Spark, Dask, RAPIDS AI ou cuDF.
  • Capacité à créer des API Python avec FastAPI, Flask ou Django.
  • Une expérience avec Elasticsearch et Apache Solr est un atout ; une expérience des bases de données vectorielles est également pertinente.
  • Expérience avec des LLM tels que GPT-5, Gemini, Kimi ou Seedance.
  • Expérience de l’ensemble du cycle de vie des modèles d’IA générative, notamment l’entraînement, les tests, le déploiement et la surveillance des performances.
  • Expérience du développement et de la maintenance de pipelines d’IA multimodaux pour le texte, l’image et l’audio.
  • Expérience pratique du déploiement à grande échelle de chatbots ou d’agents conversationnels sur diverses sources de données.
  • Expérience de la création d’outils de génération d’images ou de traduction avec des modèles de diffusion latente tels que Stable Diffusion ou Instruct Pix2Pix.
  • Expertise dans le travail avec des données structurées et non structurées à grande échelle.
  • Expérience de la gestion de jeux de données et de résultats d’IA générative à grande échelle.
  • Excellentes compétences en communication et en collaboration entre régions géographiques.

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