EXL
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EXL est une entreprise de conseil et de services aux entreprises qui aide les organisations à exploiter les données, l’analyse et la technologie pour améliorer leurs opérations et prendre de meilleures décisions. Ses activités comprennent la gestion des opérations, l’analyse décisionnelle et la transformation numérique, avec une expérience dans les secteurs de la santé, de l’assurance, de la finance et de la logistique. EXL associe la science des données à une expertise concrète des entreprises afin de développer des solutions adaptées aux objectifs, au modèle opérationnel et au contexte sectoriel de chaque organisation.

Ingénieur AI MLOps et LLMOps

Mettre en production des capacités de NLP multilingue et de LLM dans des systèmes d’IA. Créer des pipelines de données AWS, des recherches hybrides, des flux de déploiement de modèles et des solutions de traitement documentaire à grande échelle.

Description

  • Intégrer et perfectionner des pipelines d’inférence pour la classification de documents, l’extraction d’entités, la désidentification et la détection de tendances fondée sur les LLM.
  • Connecter les modules de science des données aux flux de production de bout en bout grâce à des DAG Airflow exécutés sur AWS EKS.
  • Développer et optimiser la recherche hybride à l’aide d’embeddings denses multilingues GTE et d’index lexicaux GIN sur Aurora PostgreSQL.
  • Intégrer une plateforme d’API fondée sur OpenAI pour l’expansion multilingue des requêtes et la détection de tendances propulsée par les LLM.
  • Concevoir et maintenir des pipelines de prétraitement pour les fichiers JSON imbriqués, les pièces jointes d’e-mails et les PDF intégrés stockés dans S3 et les systèmes DataLake.
  • Traiter du texte non structuré multilingue couvrant 300 Go de notes et de documents de sinistres.
  • Développer des méthodes de segmentation et des processus d’extraction de métadonnées pour les flux d’embeddings et de récupération.
  • Créer et maintenir des DAG Airflow pour les actualisations mensuelles d’entités, la détection de tendances et le traitement par lots de désidentification.
  • Orchestrer les mouvements de données entre AWS S3, Athena, Glue, Fargate, SQS et Step Functions.
  • Mettre à l’échelle les systèmes de traitement pour plus de 500 000 sinistres et des centaines de millions de fragments de texte.
  • Déployer et versionner des modèles d’apprentissage automatique avec MLflow et Databricks.
  • Gérer les évolutions de schéma et les migrations de bases de données avec Liquibase sur Aurora PostgreSQL.
  • Ajouter la journalisation, la surveillance et une notation d’évaluation de la qualité de récupération aux pipelines de production.

Exigences

  • Diplôme de licence en informatique, technologies de l’information, science des données, intelligence artificielle, statistiques, mathématiques ou dans une discipline connexe.
  • Un master en science des données, IA/ML, informatique ou analytique est souhaité, mais non obligatoire.
  • Les certifications en cloud ou en ingénierie des données constituent un atout.
  • Excellente maîtrise de Python comme langage principal et de SQL.
  • Expérience de l’intégration d’API LLM et du travail avec des embeddings multilingues, la recherche hybride, la classification de texte, l’extraction d’entités, la reconnaissance d’entités nommées et le masquage des informations personnelles identifiables.
  • Expérience d’Apache Airflow, de l’orchestration de traitements par lots et du traitement de données non structurées à grande échelle.
  • Expérience pratique des services AWS, notamment S3, Athena, Glue, Fargate, EKS, SQS et Step Functions.
  • Connaissance de PostgreSQL ou Aurora, de pgvector, des index GIN et de la recherche en texte intégral.
  • Expérience de MLflow et de Databricks ou Azure Databricks.
  • Expérience du développement fondé sur GitHub, de l’intégration et du déploiement continus, de la gestion des schémas et du support de production.

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