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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 senior en infrastructure cloud - Hybride à San Carlos

Concevez une infrastructure AWS sécurisée et évolutive pour les plateformes de LLM, de RAG et d’apprentissage automatique. Soutenez les technologies de sécurité aéronautique grâce aux opérations cloud, aux pipelines de données et à l’ingénierie des plateformes de ML.

USÉtats-UnisCACalifornie
173 000 $ – 225 000 $ / an
HybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur cloud
AirflowAWSCloudDynamoDBPostgresPythonRedisTerraform

Description

  • Concevoir, provisionner et maintenir des environnements AWS avec des outils d’infrastructure as code tels qu’AWS CDK et Terraform.
  • Développer des workflows CI/CD et des tests pour les applications, l’infrastructure et les pipelines de ML avec GitHub Actions, CodeBuild et CodePipeline.
  • Gérer des réseaux cloud sécurisés à l’aide de VPC, PrivateLink et de points de terminaison VPC.
  • Administrer les contrôles IAM, KMS, Secrets Manager et les journaux d’audit.
  • Déployer et exploiter des endpoints de modèles avec AWS Bedrock et/ou SageMaker.
  • Évaluer ECS, EKS, Lambda et Batch pour les charges d’inférence.
  • Créer des services applicatifs qui accèdent aux LLM via des API fiables prenant en charge le streaming, le traitement par lots et le backoff.
  • Développer des workflows de prompts et d’exécution d’outils avec LangChain ou des frameworks comparables, notamment les agents et les appels de fonctions.
  • Créer des pipelines de découpage et d’embeddings et les orchestrer avec Step Functions ou Airflow.
  • Exploiter des plateformes de recherche vectorielle, notamment OpenSearch Serverless, Aurora PostgreSQL avec pgvector et Pinecone.
  • Maintenir des bases de connaissances et synchroniser les données entre S3, Aurora, DynamoDB et des systèmes externes.
  • Développer des bancs d’évaluation pour les prompts, les retrievers et les chaînes.
  • Mettre en œuvre l’observabilité des applications et des modèles avec CloudWatch et OpenTelemetry.
  • Créer des tableaux de bord de consommation de tokens et de coûts cloud avec des budgets et des alertes.
  • Mettre en œuvre des garde-fous, la limitation de débit, la gestion des solutions de repli et le routage entre fournisseurs.
  • Ajouter la détection et la rédaction des données personnelles identifiables, les contrôles d’accès, le filtrage de contenu et les workflows de revue humaine.
  • Tenir des pistes d’audit pour les environnements d’exploitation réglementés.
  • Développer des workflows d’ingestion et de traitement pour des données structurées, non structurées et multimédias.
  • Protéger l’intégrité, la traçabilité et le catalogage des données avec Glue et Lake Formation.
  • Améliorer le transfert de données en masse et le stockage entre S3, Glacier et les niveaux de stockage.
  • Utiliser Athena pour l’analyse de données ad hoc.
  • Gérer une infrastructure déployée sur des appareils périphériques et communiquant avec eux.
  • Prendre en charge la messagerie sécurisée, la gestion des identités et les mises à jour over-the-air.
  • Travailler avec les équipes produit et applicatives pour intégrer des services de récupération, des embeddings et des chaînes de LLM dans des fonctionnalités destinées aux utilisateurs.
  • Fournir un dépannage avancé pour les services cloud et de machine learning.
  • Améliorer la qualité de récupération, l’efficacité de la fenêtre de contexte et la mise en cache avec Redis ou Bedrock Knowledge Bases.
  • Optimiser l’inférence grâce à la sélection des modèles, à la quantification, au dimensionnement des instances GPU et CPU et à l’autoscaling.

Exigences

  • Au moins trois ans d’expérience professionnelle ou un master pertinent.
  • Expérience pratique de la création et de la gestion de pipelines de données.
  • Expérience dans la conception, le déploiement et la maintenance d’infrastructures cloud avec des outils d’infrastructure as code tels qu’AWS CDK.
  • Expérience dans la mise en place de systèmes fiables de CI/CD et de tests automatisés.
  • Expérience dans la livraison ou l’exploitation en production d’applications alimentées par des LLM.
  • Bonne connaissance de l’architecture RAG, du versionnage des prompts et de l’orchestration de chaînes avec LangChain ou un framework similaire.
  • Maîtrise des services AWS, notamment VPC, IAM, KMS, CloudWatch, S3, ECS/EKS, Lambda, Step Functions, Bedrock et SageMaker.
  • Expérience dans le développement de pipelines d’ingestion et de transformation de données en Python.
  • Connaissance de Glue, Athena, EventBridge et SQS.
  • Connaissance des accès selon le principe du moindre privilège, de la gestion des secrets, de l’isolation réseau et des pratiques de conformité.
  • Expérience de l’évaluation quantitative, des tests A/B et des métriques de production.
  • Quatre ans ou plus d’expérience avec les plateformes serverless ou de conteneurs AWS constituent un atout.
  • Une expérience de l’exploitation à grande échelle de bases vectorielles, d’OpenSearch ou de pgvector constitue un atout.
  • Une connaissance de Bedrock Guardrails, Knowledge Bases ou de moteurs de politiques personnalisés constitue un atout.
  • Une connaissance des charges GPU, de Triton Inference Server ou de TensorRT-LLM constitue un atout.
  • Une expérience des technologies big data pour le traitement et la recherche à grande échelle constitue un atout.
  • Une expérience dans les données aéronautiques ou un autre secteur critique pour la sécurité constitue un atout.
  • Une expérience DevOps ou DevSecOps dans l’automatisation de CI/CD pour les services de ML et les applications constitue un atout.
  • Vous devez être une personne américaine et être légalement autorisé à travailler aux États-Unis ; aucun parrainage ni transfert de visa n’est disponible.
  • Vous devez travailler aux États-Unis, être basé dans la région de la baie de San Francisco ou disposé à vous y installer, et travailler sur site à San Carlos, en Californie, au moins trois jours par semaine.
  • avantages
  • Propose une participation au capital.
  • Couvre 100 % des primes médicales de l’employé.
  • Couvre 25 % des primes médicales des personnes à charge.

Avantages

  • Propose une participation au capital.
  • Couvre 100 % des primes médicales de l’employé.
  • Couvre 25 % des primes médicales des personnes à charge.
  • Accorde trois semaines de congés payés.
  • Accorde au moins 13 jours fériés rémunérés par l’entreprise.
  • Propose un plan 401(k).
  • Propose un régime hybride avec télétravail les autres jours.

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