Equifax est une entreprise mondiale spécialisée dans la finance, les technologies financières et la cybersécurité, qui transforme les données en informations utiles pour les décisions à forts enjeux. Ses solutions comprennent les rapports de crédit, la modélisation des risques, la protection de l’identité, l’analyse de données, les technologies cloud et l’intelligence artificielle au service des institutions financières, des employeurs et des entités gouvernementales. Basée à Atlanta, Equifax compte près de 15 000 employés dans 24 pays et associe des données propriétaires à la technologie pour aider ses clients à prendre des décisions éclairées.
Ingénieur logiciel II, IA agentique
Créez des agents LLM prêts pour la production, des pipelines de génération augmentée par récupération et des processus d’IA d’entreprise chez Equifax. Développez des systèmes résilients avec Python, des frameworks d’orchestration, des API et des bases de données vectorielles.
Description
- Créez des workflows d’agents avec état et en plusieurs étapes à l’aide de frameworks comme LangGraph, AutoGen ou LlamaIndex.
- Améliorez les prompts avec des techniques comme Chain-of-Thought (CoT) et ReAct.
- Créez des wrappers d’API robustes et des schémas JSON stricts pour les appels d’outils et de fonctions LLM.
- Connectez les agents en toute sécurité aux bases de données internes, aux CRM et aux systèmes d’entreprise.
- Mettez en place la conservation du contexte à l’aide de tampons de mémoire à court terme et d’un stockage vectoriel ou relationnel à long terme.
- Créez et maintenez des pipelines d’ingestion de données à haut débit.
- Améliorez la pertinence des recherches grâce à la recherche hybride, au réglage des embeddings et au reranking.
- Ajoutez la gestion des erreurs et des tentatives répétées en cas de limites de débit, d’échecs d’API et d’hallucinations.
- Permettez aux agents de corriger leurs propres résultats ou de transmettre clairement les cas aux opérateurs humains.
- Écrivez des tests logiciels déterministes et des évaluations s’appuyant sur des méthodes où le LLM joue le rôle de juge.
- Utilisez des outils de traçage comme LangSmith et Phoenix pour examiner les chemins de raisonnement, éviter les boucles infinies et réduire la latence.
- Transformez des prototypes d’IA en systèmes de production fiables.
- Écrivez du code propre et efficace, affinez les prompts LLM, intégrez des API et gérez des workflows d’agents avec état.
Exigences
- Justifiez de 3 à 6 ans d’expérience en ingénierie logicielle générale.
- Ayez au moins un an d’expérience pratique dans la création et le déploiement d’applications LLM en production, de pipelines RAG ou de workflows agentiques.
- Maîtrisez Python, notamment FastAPI, Pydantic et Asyncio.
- Ayez une expérience pratique des frameworks d’orchestration LLM comme LangGraph, LangChain, AutoGen ou LlamaIndex.
- Ayez une expérience de la rédaction de schémas JSON pour les appels de fonctions.
- Ayez une expérience de la création de wrappers d’API REST ou gRPC.
- Ayez une expérience de l’utilisation de bases de données vectorielles.
- Ayez une expérience des plateformes d’observabilité pour tracer l’exécution des agents, surveiller la latence et évaluer les prompts.
- Possédiez de solides bases en CI/CD, workflows Git, tests unitaires et d’intégration, Docker et développement logiciel propre et évolutif.
- Ayez une expérience pratique des services d’IA cloud natifs de GCP, notamment Vertex AI, ADK et Model Armour.
- Connaissiez des frameworks de garde-fous sémantiques comme NeMo Guardrails ou Guardrails AI.
- Ayez des connaissances en fine-tuning, en personnalisation des embeddings ou en déploiement local de modèles open source.
Avantages
- Rémunération et couverture santé complètes.
- Congés payés.
- Possibilités d’évolution professionnelle grâce à une plateforme d’apprentissage en ligne proposant des parcours guidés.
- Mode de travail hybride.