Huron est un cabinet de conseil mondial qui aide les organisations à relever des défis complexes grâce à des services de stratégie, d’opérations, de conseil, de transformation numérique, de technologie et d’analyse. Son activité couvre les secteurs de la santé, de l’éducation, de l’énergie et des services financiers, avec un accompagnement personnalisé dans des domaines tels que les services gérés, l’externalisation et le développement du leadership. Huron réunit des spécialistes qui se consacrent à des solutions pratiques et à fort impact, adaptées aux besoins spécifiques de chaque client, ce qui la rend pertinente pour les professionnels intéressés par le conseil, la transformation et la croissance organisationnelle fondée sur les données.
Ingénieur·e IA, IA générative et RAG — Huron, Bangalore hybride
Développez pour Huron des solutions d’apprentissage automatique, d’IA générative et de génération augmentée par récupération. Créez des applications agentiques, des pipelines d’IA cloud, des API et des systèmes de production.
Description
- Créez des systèmes d’IA à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique et d’IA générative, notamment l’ingénierie de prompts, le réglage fin, les embeddings et le RAG.
- Développez des applications intelligentes et des systèmes agentiques avec des outils comme LangChain, LangGraph, AutoGen ou CrewAI.
- Concevez et déployez des pipelines RAG complets, de l’ingestion et du découpage des documents à l’indexation vectorielle, la recherche hybride et la production de réponses contextuelles.
- Créez des API modulaires et documentées ainsi que des composants de service avec FastAPI, Flask ou des frameworks similaires.
- Développez et gérez des pipelines d’IA pour l’ingestion, la transformation, la validation, l’entraînement, l’inférence, le déploiement et la recherche de connaissances.
- Utilisez les services d’IA et d’apprentissage automatique d’AWS et d’Azure pour soutenir le développement et le déploiement.
- Mettez en place le suivi et l’évaluation de la précision des modèles, de la dérive, de la qualité de la recherche, de l’ancrage, de la fiabilité et du raisonnement dans l’exécution des tâches.
- Améliorez les systèmes RAG en production en matière de rapidité, d’évolutivité, de coût et de qualité des réponses.
- Collaborez avec des ingénieurs logiciels, des spécialistes en science des données, des architectes de solutions et des parties prenantes métier à la conception des solutions et à leur mise en production.
- Contribuez à des expérimentations, des preuves de concept, des projets pilotes et des déploiements évolutifs.
- Tenez-vous au courant de l’IA générative, des agents IA, des frameworks d’orchestration, de l’évaluation du RAG et de l’amélioration continue.
Exigences
- Justifiez de 4 à 6 ans d’expérience pratique en développement IA/ML ou en ingénierie d’applications intelligentes.
- Maîtrisez Python et connaissez les bibliothèques modernes d’IA/ML comme scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ou les API d’OpenAI.
- Ayez conçu et déployé des systèmes RAG utilisant des embeddings, des bases de données vectorielles comme FAISS, Pinecone, Chroma ou Azure AI Search, ainsi que des méthodes d’optimisation de la recherche.
- Ayez créé des API ou des services backend avec FastAPI, Flask ou des frameworks équivalents.
- Connaissez les frameworks d’agents comme LangGraph ou AutoGen et les modèles d’orchestration multi-agents.
- Connaissez les plateformes cloud comme AWS ou Azure et les outils de conteneurisation comme Docker.
- Ayez une expérience pratique des plateformes de ML cloud telles qu’Azure Machine Learning, AWS SageMaker ou les services d’IA/ML de Google.
- Soyez titulaire d’un diplôme de licence en informatique, en ingénierie, en science des données ou dans un domaine connexe.
- Une expérience des normes ou outils d’orchestration comme MCP ou des protocoles de routage d’agents est un plus.
- Une expérience des pipelines MLOps, du CI/CD pour la livraison de modèles, d’outils d’évaluation du RAG comme RAGAS ou du suivi des modèles est un plus.
- Une connaissance de l’évaluation des systèmes d’IA, de l’observabilité, des tests de performance des prompts et de la validation de l’ancrage est un plus.
- Vous savez collaborer entre plusieurs fonctions, gérer plusieurs projets et communiquer avec des publics techniques et non techniques.
- Des certifications en services d’IA/ML cloud d’Azure, AWS ou Google Cloud sont un plus.