Aspire Software
Aspire Software
1 001 – 5 000 Employés
ConstructionHôtellerieLogistique
Aspire Software acquiert et accompagne des entreprises de logiciels qui servent des secteurs tels que l’hôtellerie, la logistique et la construction. Au sein du Valsef Group, l’entreprise associe capital, expertise opérationnelle et bonnes pratiques partagées à une approche décentralisée qui permet à chaque entreprise et à chaque équipe de préserver ses points forts tout en améliorant et en développant ses activités. Elle se concentre sur la création de partenariats technologiques durables, le renforcement des entreprises qu’elle détient et la création d’opportunités à long terme pour les personnes et les clients qui y sont liés.

Ingénieur ML/IA - Hybride au Liban

Concevez et déployez des fonctionnalités de prévision, de recommandation et de LLM pour les produits Qmatic d’Aspire Software. Développez des modèles de production, des pipelines de données et des flux de libre-service agentiques.

Description

  • Développer, entraîner, évaluer et déployer des modèles d’apprentissage automatique pour les fonctionnalités de prévision, de classification et de recommandation
  • Comparer les modèles proposés, mener des expériences, consigner les décisions techniques, établir des normes d’évaluation et surveiller les modèles déployés
  • Intégrer des fonctionnalités d’IA et de LLM aux expériences produit de chat, d’automatisation, de personnalisation et basées sur des agents
  • Développer, maintenir et dépanner les pipelines d’ingestion, de transformation, de fonctionnalités et de qualité des données dans les couches bronze, silver, gold et platinum de l’architecture en médaillon
  • Échanger avec les clients et les parties prenantes lors de démonstrations, de lancements, de sessions de recueil des besoins et de discussions de dépannage
  • Transformer les retours des clients et des partenaires en priorités produit et ingénierie en collaboration avec la gestion produit
  • Produire un logiciel propre, maintenable et soigneusement testé
  • Contribuer à l’architecture, aux modèles réutilisables et à l’orientation technique des produits émergents
  • Enquêter sur les problèmes de production liés aux modèles, aux données et aux incidents affectant les clients, puis les résoudre

Exigences

  • Au moins trois ans d’expérience professionnelle dans le développement et la mise en production de systèmes d’apprentissage automatique ou d’IA
  • Expérience pratique de l’apprentissage automatique sur l’ensemble du cycle de vie, notamment l’entraînement, l’affinage et l’évaluation de modèles de classification, de régression ou de prévision
  • Capacité à évaluer la qualité des données, les fonctionnalités et les performances des modèles, à comparer les solutions et à justifier le choix des modèles
  • Solides compétences en Python et expérience des outils d’apprentissage automatique open source tels que scikit-learn, XGBoost ou LightGBM, ainsi que statsmodels
  • Solides connaissances de SQL et expérience de la conception d’API
  • Expérience pratique en production dans la mise en œuvre de fonctionnalités d’IA ou de LLM, notamment des solutions telles que les pipelines RAG ou les bases de données vectorielles
  • Expérience des outils de programmation assistée par l’IA tels que Claude, Cursor ou GitHub Copilot
  • Expérience d’Azure, AWS ou Google Cloud
  • Expérience de la création de pipelines de données et de processus ETL cloud dans une architecture en médaillon
  • Expérience du déploiement de modèles et du suivi de leurs performances en production
  • Excellentes compétences en communication, avec assurance lors de démonstrations clients, d’appels et d’ateliers
  • Style de travail flexible, axé produit, collaboratif, curieux et responsable
  • Anglais courant à l’écrit comme à l’oral
  • Fiabilité et orientation vers la livraison, avec capacité à fournir des estimations réalistes et à signaler les risques en amont
  • Profil GitHub actif ou portfolio démontrant des projets personnels ou annexes
  • Expérience de Java, Spring ou Spring Boot appréciée
  • Connaissance des technologies d’avatar génératif ou de rendu vidéo appréciée
  • Connaissance des flux de synthèse vocale ou de transcription, notamment de la saisie vocale multilingue, appréciée
  • Connaissance des frameworks d’orchestration d’agents ou des modèles d’utilisation d’outils en plusieurs étapes appréciée
  • Expérience de Go appréciée
  • Expérience MLOps couvrant le suivi des expériences, le versionnage des modèles et la surveillance de la dérive appréciée
  • Connaissance pratique de Vue ou React avec Node.js appréciée

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