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Beacon Venture Capital
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1 – 10 Employés
FintechIntelligence artificielle
Beacon Venture Capital est la branche de capital-risque d’entreprise détenue à 100 % par Kasikornbank PLC, l’une des principales banques commerciales de Thaïlande. Créé en 2016, le fonds investit de manière stratégique dans des startups technologiques, des premières étapes jusqu’à la phase de croissance, avec un intérêt principal pour la fintech. Ses domaines d’investissement comprennent également les entreprises liées au style de vie des consommateurs ainsi que des secteurs de haute technologie tels que l’intelligence artificielle et les technologies de l’information pour les entreprises. Beacon Venture Capital a été lancé avec un capital de 30 millions de dollars et a atteint 135 millions de dollars en 2018.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur logiciel principal, infrastructure cloud (hybride à San Carlos)

Pilotez l’infrastructure cloud AWS sécurisée et le développement de la plateforme LLM pour les systèmes aéronautiques de Beacon AI. Concevez des solutions RAG, l’infrastructure de machine learning, des pipelines de données et des opérations cloud en production.

USÉtats-UnisCACalifornie
224 000 $ – 260 000 $ / an
HybrideTemps pleinLeadLangue Requise : anglaisIngénieur cloud
AWSCloudDynamoDBPostgresPython

Description

  • Piloter le développement de la base AWS et de la plateforme LLM de Beacon AI
  • Concevoir, approvisionner, maintenir et exploiter une infrastructure AWS sécurisée, fiable et évolutive
  • Développer des pipelines CI/CD et des tests pour les applications, l’infrastructure et les workflows de machine learning
  • Administrer les réseaux sécurisés, IAM, KMS, Secrets Manager et la journalisation d’audit
  • Exploiter les endpoints de modèles via AWS Bedrock et SageMaker
  • Développer des services applicatifs qui accèdent aux LLM via des API avec streaming, traitement par lots et backoff
  • Mettre en œuvre des workflows d’exécution de prompts et d’outils avec LangChain ou des frameworks comparables
  • Concevoir des pipelines de découpage, d’embeddings, d’ingestion et de traitement pour des données structurées, non structurées, de séries temporelles et multimédias
  • Exploiter la recherche vectorielle avec OpenSearch Serverless, Aurora PostgreSQL avec pgvector ou Pinecone
  • Créer et maintenir des bases de connaissances et synchroniser les données provenant de S3, Aurora, DynamoDB et de sources externes
  • Créer des systèmes d’évaluation mesurant la qualité, la latence, les régressions, la télémétrie, la consommation de tokens et les coûts
  • Mettre en œuvre des garde-fous, la limitation de débit, des solutions de repli, le routage des fournisseurs, la détection des informations personnelles, la rédaction, les contrôles d’accès, le filtrage de contenu et les pistes d’audit
  • Développer des pipelines de données avec Glue, Lake Formation, S3, Glacier, Athena et les services AWS associés
  • Gérer l’infrastructure connectée aux appareils périphériques par messagerie sécurisée, gestion des identités et mises à jour à distance
  • Collaborer avec les équipes produit et applicatives pour intégrer des services de recherche, des embeddings et des chaînes LLM aux fonctionnalités destinées aux utilisateurs
  • Fournir un dépannage avancé pour les services cloud et de machine learning
  • Améliorer la qualité de la recherche, l’efficacité de la fenêtre de contexte, la mise en cache, l’inférence, la sélection des modèles, les choix matériels et l’autoscaling
  • Assurer la responsabilité de la livraison, de la conception du système aux opérations de production, y compris l’astreinte et l’amélioration continue

Exigences

  • Justifier d’au moins 8 ans d’expérience professionnelle ou d’un master pertinent avec 5 ans d’expérience dans un domaine connexe
  • Avoir de l’expérience dans la création et l’exploitation de pipelines de données
  • Avoir conçu, déployé et maintenu une infrastructure cloud avec des outils d’Infrastructure as Code tels qu’AWS CDK
  • Avoir créé des systèmes fiables de CI/CD et de test
  • Avoir mis en production ou exploité des applications utilisant des LLM
  • Comprendre l’architecture RAG, le versionnage des prompts et l’orchestration des chaînes avec LangChain ou un framework similaire
  • Démontrer une solide connaissance des services AWS, notamment VPC, IAM, KMS, CloudWatch, S3, ECS/EKS, Lambda, Step Functions, Bedrock et SageMaker
  • Avoir créé des pipelines d’ingestion et de transformation en Python
  • Connaître Glue, Athena, EventBridge et SQS
  • Comprendre les accès selon le principe du moindre privilège, la gestion des secrets, l’isolation réseau et les pratiques de conformité
  • Avoir appliqué l’évaluation quantitative, les tests A/B et les métriques opérationnelles en temps réel
  • Être une personne américaine au sens applicable
  • Être légalement autorisé(e) à travailler aux États-Unis
  • Pouvoir travailler sans parrainage ni transfert de visa de travail
  • Être disposé(e) à travailler dans la baie de San Francisco ou à s’y installer
  • Pouvoir travailler sur site à San Carlos, en Californie, au moins trois jours par semaine

Avantages

  • L’entreprise prend en charge 100 % des primes médicales de l’employé et 25 % de celles des personnes à charge
  • Trois semaines de congés payés
  • Au moins 13 jours fériés payés par l’entreprise
  • Plan 401(k) proposé
  • Participation au capital proposée
  • Télétravail possible les autres jours du régime hybride

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