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Cloudera
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1 001 – 5 000 Employés
Sponsor de visa H1BConseilLogistiqueSoins de santé
Cloudera est une entreprise spécialisée dans le cloud de données qui aide les organisations à gérer, gouverner et analyser leurs données dans des environnements hybrides. Sa plateforme prend en charge les architectures de données modernes, notamment les lakehouses de données ouvertes, les maillages de données et les structures de données unifiées, avec des fonctionnalités d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et d’ingénierie des données. Cloudera accompagne des secteurs tels que les services financiers, les télécommunications, la santé et la logistique, en permettant aux équipes de travailler avec des données à grande échelle et de transformer des informations complexes en éclairages opérationnels.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur GraphRAG - Cloudera Espagne Télétravail

Développer le graphe de connaissances d’IA d’entreprise de Cloudera et ses capacités GraphRAG avec Neo4j, le stockage vectoriel et des pipelines d’ingestion automatisés. Exploiter l’infrastructure AWS et GCP qui prend en charge les flux de travail des développeurs et les services d’IA d’entreprise.

ESEspagneHUHongriePLPologneÀ distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur
ApacheAWSCloudDockerGoogle Cloud PlatformGrafanaKafkaKubernetesMicroservicesNeo4jPostgresSDLCSQLTerraformVault

Description

  • Provisionner, optimiser et assurer le support des bases de données de graphes Neo4j de production et des clusters de stockage pgvector
  • Concevoir des index à haut débit, des recherches par similarité cosinus et des améliorations de requêtes pour obtenir des performances inférieures à la seconde
  • Développer des pipelines d’ingestion qui transforment les dépôts Git, les AST, les liens Jira, les schémas Avro et les métadonnées CI/CD en graphe de connaissances d’entreprise
  • Connecter des moteurs de pipelines distribués à des systèmes de récupération hybrides au moyen de SQL, de parcours Cypher et d’embeddings denses
  • Configurer des disjoncteurs, des seuils de confiance et des limites d’exécution pour les agents autonomes
  • Intégrer les microservices et les référentiels de connaissances à l’Enterprise AI Gateway
  • Gérer des structures de prompts versionnées dans des répertoires .ai/ localisés tout en appliquant la DLP, la suppression des informations personnelles et des contrôles de débit des tokens
  • Automatiser le basculement, la restauration des sauvegardes et la gestion des coûts du stockage multicloud sur AWS et GCP
  • Assurer la responsabilité de la couche de stockage sémantique, vectorielle et de graphes qui prend en charge le moteur de contexte, les utilitaires d’IA d’entreprise et le portail développeur interne
  • Piloter la livraison du SDLC Context Graph et du GraphRAG Engine pour la conformité CAB, la traçabilité du code et des schémas et les intégrations avec les proxys LLM d’entreprise

Exigences

  • Expérience pratique approfondie du développement et de l’exploitation de Neo4j, notamment Cypher, APOC et le clustering causal, ou de systèmes de graphes de connaissances d’entreprise comparables
  • Expertise démontrée de pgvector et PostgreSQL, de la gestion des embeddings, de la recherche hybride et des intégrations LangChain, LlamaIndex ou de pipelines RAG personnalisés
  • Expérience pratique de la gestion de bases de données relationnelles et de graphes dans des environnements AWS et GCP
  • Capacité à consommer des charges utiles Apache Avro, à traiter des événements Kafka via AWS MSK et à analyser des artefacts de code et JSON structurés ou non structurés
  • Bonne connaissance de Prompts-as-Code, du perfectionnement de prompts few-shot et des spécifications d’outils pour agents
  • Expérience des primitives d’infrastructure Terraform, de Kubernetes sur EKS ou GKE, de Docker et des processus GitOps basés sur pull
  • Connaissance du chiffrement HashiCorp Vault Transit, de l’authentification sans clé OIDC et des identités de workloads zero-trust
  • Compréhension de l’instrumentation OpenTelemetry pour mesurer la latence de la recherche vectorielle et les performances d’inférence des LLM dans Datadog ou Grafana

Avantages

  • Congés payés généreux
  • Jours de déconnexion conçus pour favoriser l’équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle
  • Politique flexible de télétravail
  • Programmes de bien-être mental et physique
  • Remboursement du téléphone et d’Internet
  • Possibilités continues de développement professionnel
  • Avantages complets avec des offres compétitives
  • Temps rémunéré pour le bénévolat
  • Groupes de ressources pour les employés

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