Bolder Apps est une agence de développement d’applications mobiles et web spécialisée dans l’intelligence artificielle, dont le siège se trouve à Miami et qui accompagne des startups et des entreprises partout dans le monde. Son équipe prend en charge l’ensemble du cycle de vie des produits, de la stratégie et de la conception UI/UX au développement mobile natif et multiplateforme avec Flutter, Swift et Kotlin, ainsi qu’au développement web avec React, Node.js et Laravel. L’agence propose également de l’architecture backend, l’optimisation de la croissance, le renforcement des équipes, un accompagnement continu et des intégrations d’intelligence artificielle. Bolder Apps intervient sur des projets dans la fintech, la santé, le commerce électronique, les réseaux sociaux et le lifestyle, ce qui en fait un environnement pertinent pour les candidats intéressés par l’ingénierie produit, les services aux clients et le développement appliqué de l’intelligence artificielle.
Ingénieur applications LLM - Télétravail en Argentine
Construisez et exploitez des pipelines LLM prêts pour la production pour Bolder Apps, un studio de produits d’IA. Pilotez l’extraction, l’évaluation, la fiabilité et l’optimisation des coûts dans des flux multimodaux.
Description
- Piloter des pipelines LLM de production de bout en bout couvrant l’ingestion, les appels à des modèles multimodaux, les enregistrements structurés, le stockage, le calcul de scores de confiance, les nouvelles tentatives et les rescans idempotents.
- Développer des stratégies de prompts et de schémas, notamment des sorties contraintes ou alignées sur un schéma, afin de produire des résultats cohérents et prêts pour le produit.
- Créer des systèmes de classification et de filtrage avec mappage taxonomique, critères démographiques ou d’audience, déduplication et nettoyage des données.
- Construire des dispositifs d’évaluation à l’aide de jeux de données de référence, de tests de régression et de métriques de production en temps réel.
- Suivre la qualité par rapport à des objectifs de complétude, de taux de doublons, d’inclusions incorrectes, de disponibilité des images et de SLA produit associés.
- Réduire la latence et les dépenses grâce au contrôle des tokens, au choix du niveau de modèle, à la mise en cache et au traitement par lots.
- Renforcer les traitements asynchrones de longue durée avec des délais d’attente, une récupération partielle, des contrôles mémoire et des mises en production sûres.
- Collaborer avec les équipes Flutter/mobile et QA sur les contrats de champs, les workflows de revue et l’analyse des incidents.
- Maintenir la documentation d’architecture et les runbooks opérationnels favorisant une responsabilité partagée.
- Surveiller Gemini et les API LLM comparables, en recommandant des changements de modèles, des stratégies de repli et des améliorations de schémas.
Exigences
- Expérience démontrée dans la mise en production d’applications LLM, notamment en prompting, sorties structurées, nouvelles tentatives, observabilité et récupération après échec.
- Expérience pratique avancée de Google Gemini pour des workflows multimodaux de texte, d’image et de documents, ainsi que pour l’extraction structurée.
- Expérience pratique d’au moins une autre grande plateforme LLM, comme OpenAI ou Anthropic.
- Expérience de l’extraction d’informations structurées à partir de HTML, de PDF, d’images et de contenus mixtes de type e-mail.
- Expérience du développement de systèmes de classification et de taxonomie pilotés par des sorties LLM.
- Solide pratique de l’évaluation couvrant les tests hors ligne, les suites de régression et les métriques de production liées à des critères d’acceptation définis.
- Compréhension des contrôles de coûts et de latence, notamment les budgets de tokens, les niveaux de modèles moins coûteux, la mise en cache et le traitement par lots.
- Expérience backend Python avec des plateformes cloud serverless telles que Cloud Functions et des bases de données documentaires telles que Firestore, ou des architectures GCP comparables.
- Anglais courant de niveau C1 ou supérieur.
- Disponibilité pour chevaucher les heures de travail jusqu’à environ 17 h EST lorsqu’une coordination en direct est nécessaire.
- Fort sens des responsabilités, avec des estimations réalistes, une remontée précoce des blocages et des mises en production finalisées.
- Une expérience des frameworks LLM alignés sur des schémas, de Google Document AI ou d’une solution comparable d’OCR/intelligence documentaire, de la conformité Gmail API/OAuth, de la vision par ordinateur, des opérations Firebase/GCP, des jeux de données d’évaluation en production ou du travail en agence et en studio multi-clients constitue un atout.
Avantages
- Travail entièrement à distance, adapté à l’asynchrone, avec un chevauchement jusqu’à environ 17 h EST lorsque la coordination avec les clients ou des mises en production l’exige.
- Mission au forfait mensuel axée sur des travaux récurrents de pipelines d’IA et sur le maintien de la qualité et du contrôle des coûts en production.
- Grande autonomie sur la conception des prompts, les schémas, les méthodes d’évaluation et les pratiques de déploiement.
- Collaboration directe avec les chefs de projet, les ingénieurs mobiles et les décideurs.
- Budget dédié aux outils LLM et cloud nécessaires pour travailler efficacement.
- Accès à un réseau de professionnels du produit travaillant sur des projets clients connexes.