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11 – 50 Employés
ConseilIndustrie manufacturièreSoins de santé
AI Fund est un studio de capital-risque qui aide à lancer et à développer des entreprises fondées sur l’intelligence artificielle. En collaboration avec des fondateurs et des pionniers de la technologie, il assume un rôle de cofondateur minoritaire et soutient la création d’applications d’IA dans des domaines comme l’industrie manufacturière, la santé mentale, l’éducation et les soins de santé. Son activité associe la création d’entreprises à un accompagnement pratique des équipes qui appliquent l’IA à des enjeux variés.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur logiciel, systèmes d’IA (Télétravail aux États-Unis)

Construisez des agents LLM prêts pour la production pour la plateforme de veille de sécurité d’entreprise de Haven Safety. Prenez en charge les systèmes de récupération, d’évaluation, d’observabilité et de fiabilité dédiés aux enquêtes critiques pour la sécurité.

USÉtats-UnisÀ distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatiqueIngénieur en IA
AzureElasticsearchMongoDBNeo4jPython

Description

  • Développez et exécutez des pipelines LLM en plusieurs étapes qui coordonnent les appels aux modèles et aux outils, les requêtes sur les graphes, la récupération, les contrôles qualité et les transferts entre agents spécialisés.
  • Étendez l’équipe coordonnée d’agents et la couche d’orchestration de Haven, des éléments probants liés aux incidents jusqu’à l’analyse, la revue et l’apprentissage organisationnel.
  • Créez la couche de contexte à l’aide de traversées Neo4j, de recherches vectorielles et de récupération hybride.
  • Développez des jeux de données d’évaluation, des méthodes de notation, des suites de régression, des comparaisons de modèles, des boucles de revue humaine et l’attribution de la qualité à chaque étape.
  • Ajoutez le traçage, l’audit des appels d’outils, le suivi des coûts et de la latence, la récupération après défaillance et des tableaux de bord qualité.
  • Identifiez les boucles d’agents, les hallucinations et les dérives silencieuses des performances avant qu’elles n’affectent les clients.
  • Choisissez entre les modèles d’OpenAI, d’Anthropic et de Google en fonction des exigences de la tâche.
  • Travaillez en étroite collaboration avec les équipes produit et d’ingénierie des connaissances.
  • Contribuez à l’orientation de la feuille de route IA.
  • Concevez, livrez, instrumentez et améliorez en continu des systèmes de raisonnement IA et LLM à partir de données de production.
  • Rendez compte directement au CTO.

Exigences

  • Expérience en ingénierie de l’IA ou en apprentissage automatique, notamment dans la mise en production de systèmes LLM utilisés par de vrais clients.
  • Expérience pratique de la conception et du dépannage de workflows en plusieurs étapes utilisant des outils, avec LangGraph, LangChain ou un framework comparable.
  • Approche systématique de l’évaluation des LLM à l’aide de jeux de données représentatifs, de tests de régression, de méthodes de LLM juge ou de boucles de revue humaine.
  • Expérience dans la préparation du contexte pour les LLM, avec une justification claire de ce qu’il faut récupérer, de la quantité à récupérer et des raisons correspondantes.
  • Responsabilité de systèmes de production depuis le déploiement, la supervision et la réponse aux incidents, y compris le diagnostic et la résolution des défaillances ou régressions.
  • Capacité à travailler avec différents fournisseurs de modèles et à expliquer les compromis liés à la qualité, à la latence, au coût, au contexte et au risque opérationnel.
  • Fortement souhaité : expérience de Neo4j et de Cypher ou d’une base de données de graphes comparable, ainsi que capacité à apprendre rapidement la modélisation des données en graphes.
  • Maîtrise avancée de Python.
  • Expérience en production avec FastAPI, les services asynchrones, les tests, l’observabilité et des interfaces faciles à maintenir.
  • Apprécié : expertise de Cypher, évolution des schémas, modèles MERGE, embeddings et exploitation d’un graphe de connaissances en service.
  • Apprécié : connaissance de l’injection de prompts, de la prévention des fuites de contexte, de l’isolation des tenants, du contrôle d’accès basé sur les rôles et de la séparation des couches de politiques.
  • Apprécié : expérience dans l’exploitation de services d’IA en production sur Azure et avec Azure AI Search, Pinecone, MongoDB Atlas, pgvector, Elasticsearch ou une plateforme similaire.
  • Fortement souhaité : expérience préalable dans un environnement d’entreprise.
  • Les candidatures doivent provenir de personnes basées aux États-Unis ; la relocalisation n’est pas envisagée.

Avantages

  • Travaillez sur des problématiques substantielles de raisonnement en IA.
  • Rejoignez une équipe qui donne la priorité à l’évaluation dans sa pratique d’ingénierie.
  • Déployez une technologie ayant un effet direct et visible sur les clients.
  • Assumez un large périmètre de responsabilité au sein d’une petite équipe.
  • Bénéficiez des retours directs des équipes de sécurité et des utilisateurs finaux.
  • Travaillez en étroite collaboration avec le CTO et les équipes produit et d’ingénierie des connaissances.
  • Prenez des décisions techniques importantes et voyez rapidement leurs résultats parvenir aux clients.

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