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CodeNinja Inc.
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201 – 500 Employés
ConseilLogistiqueSaaS
CodeNinja Inc. est une société de conseil en technologie qui aide les entreprises à créer, moderniser et gérer leurs opérations logicielles et informatiques. Ses services couvrent le développement de logiciels piloté par l’IA, l’ingénierie applicative, l’informatique en nuage, les solutions d’entreprise, les services informatiques gérés et le renforcement des équipes. L’entreprise accompagne également les initiatives de transformation numérique, avec une expertise pertinente pour les organisations de conseil, de logistique et de SaaS à la recherche de systèmes technologiques évolutifs et de capacités d’ingénierie supplémentaires.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur senior en IA / Architecte en IA agentique - Riyad, hybride

Ingénieur senior en IA et architecte en IA agentique chargé de concevoir des plateformes LLM et RAG sécurisées et évolutives pour les clients bancaires et de services financiers de CodeNinja. Pilote l’architecture, la mise en production et l’optimisation des solutions d’IA, ainsi que l’accompagnement des équipes d’ingénierie.

SAArabie saouditeHybrideContratSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatiqueIngénieur en IA
AWSAzureCloudDockerElasticsearchFlaskGoogle Cloud PlatformKubernetesMicroservicesMongoDBOraclePostgresPythonReactRedis

Description

  • Créer des solutions d’IA d’entreprise avec des LLM modernes et des frameworks d’IA agentique
  • Concevoir l’architecture de systèmes multi-agents pour la planification, le raisonnement, l’utilisation d’outils et l’orchestration des flux de travail
  • Développer des plateformes RAG prêtes pour la production sur des données d’entreprise structurées et non structurées
  • Créer des API et des services d’IA évolutifs avec Python et des frameworks backend modernes
  • Mettre en place des frameworks d’évaluation de la qualité, de la sécurité et des performances des LLM
  • Améliorer la latence, le débit et l’efficacité de l’infrastructure des applications d’IA
  • Déployer et exploiter des LLM open source en production
  • Collaborer avec les architectes, les responsables produit, les analystes métier et les équipes DevOps sur des plateformes d’IA d’entreprise
  • Appliquer les normes d’entreprise en matière de sécurité, de gouvernance et d’IA responsable
  • Accompagner les équipes d’ingénierie et faire progresser les pratiques et frameworks d’IA réutilisables
  • Livrer de manière autonome des plateformes d’IA d’entreprise, des systèmes multi-agents, des assistants de connaissances RAG, des copilotes d’IA, des frameworks d’évaluation des LLM, des API d’IA de production, des solutions d’observabilité et des déploiements sécurisés, évolutifs, efficaces et économiques

Exigences

  • 8 à 12 ans ou plus d’expérience en ingénierie logicielle
  • Plus de 5 ans d’expérience pratique en intelligence artificielle, apprentissage automatique et IA générative
  • Solides connaissances en apprentissage automatique, apprentissage profond, TAL, architectures de transformateurs, LLM et modèles d’embeddings
  • Maîtrise experte de la programmation Python
  • Solides fondamentaux en ingénierie logicielle
  • Expérience du développement de systèmes backend de niveau production
  • Expérience des API RESTful et des microservices
  • Expérience de la programmation asynchrone et des architectures évolutives
  • Expérience avec FastAPI, Flask ou des frameworks comparables
  • Expérience pratique de la conception et de la mise en œuvre de solutions d’IA agentique avec LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, AutoGen, Semantic Kernel ou LlamaIndex Workflows
  • Expérience de l’orchestration multi-agents, des agents de planification, des appels d’outils, des flux de travail avec intervention humaine, de la gestion de la mémoire et de l’état et des modèles de collaboration entre agents
  • Solide expérience de la création de plateformes RAG d’entreprise
  • Expérience des modèles d’embeddings, des bases de données vectorielles et de graphes et des technologies de recherche
  • Expérience de la création de frameworks systématiques d’évaluation des LLM
  • Compréhension de la détection des hallucinations, de la fidélité, de la pertinence des réponses, de la précision et du rappel du contexte, de l’ancrage, de la toxicité et des tests de régression
  • Expérience de la mise en œuvre de garde-fous et de l’observabilité, notamment du suivi des prompts, de l’analyse des tokens et des coûts, de la surveillance de la latence, des boucles de retour et du débogage en production
  • Expertise en ingénierie des prompts, notamment Chain-of-Thought, ReAct, Tree of Thoughts, Self-Consistency, prompting few-shot et structuré, appels de fonctions, mode JSON, optimisation et mise en cache des prompts, optimisation de la fenêtre de contexte, efficacité des tokens et optimisation des coûts
  • Expérience pratique du déploiement de LLM open source
  • Expérience de l’optimisation GPU, de l’inférence par lots, du serving de modèles, de l’autoscaling, des déploiements multi-GPU et de la quantification
  • Expérience avec MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, GitHub Actions ou GitLab CI, le versionnement des modèles, le suivi des expériences, les feature stores, l’évaluation continue et le déploiement continu
  • Expérience avec Google Cloud Platform Vertex AI, Microsoft Azure AI, AWS Bedrock ou OpenAI Azure
  • Expérience avec PostgreSQL, Oracle, MongoDB, Redis, Elasticsearch ou OpenSearch
  • Solides capacités d’analyse et de résolution de problèmes
  • Excellentes compétences en communication et en gestion des parties prenantes
  • Capacité à diriger des discussions techniques et des revues d’architecture
  • Expérience de l’accompagnement d’équipes d’ingénierie
  • Capacité à travailler dans des environnements de livraison Agile
  • Diplôme de niveau licence en informatique, intelligence artificielle, technologies de l’information, ingénierie ou domaine connexe

Avantages

  • La rémunération dépend de l’expérience et des qualifications
  • Travailler sur des initiatives technologiques et de transformation numérique à l’échelle de l’entreprise
  • Découvrir des environnements bancaires, de services financiers, d’IA, de données et de technologies émergentes
  • Opportunités de développement professionnel et d’apprentissage
  • Environnement de travail collaboratif et axé sur la technologie
  • Travailler aux côtés de professionnels expérimentés de la technologie et du conseil

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