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Quantiphi est une entreprise d’ingénierie numérique axée sur l’intelligence artificielle, qui aide les organisations à appliquer les technologies de l’intelligence artificielle, des données et du cloud à des enjeux commerciaux complexes. Fondée en 2013, l’entreprise associe son expertise en conseil et en ingénierie pour créer des applications d’intelligence artificielle évolutives, développer des capacités d’analyse des données, moderniser les infrastructures cloud et fournir des solutions personnalisées. Son travail accompagne des organisations dans des secteurs tels que la santé, la finance, l’éducation, le commerce de détail et la logistique, avec des partenariats technologiques incluant AWS, Google Cloud et NVIDIA. Les équipes de Quantiphi s’attachent à transformer les technologies avancées en solutions concrètes pour la transformation des entreprises.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur senior en machine learning chez Quantiphi - Sur site à Mumbai

Pilotez la conception et la mise en œuvre de systèmes évolutifs de machine learning, de LLM et d’IA conversationnelle chez Quantiphi. Développez des frameworks d’agents, des capacités MLOps et des solutions intégrées à AWS.

INIndeSur siteTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatique
AWSAzureCloudPythonScikit-Learn

Description

  • Concevoir, développer et déployer des solutions évolutives de machine learning couvrant le ML traditionnel, les LLM et l’IA conversationnelle.
  • Prendre en charge l’ensemble du cycle de vie du ML et de l’IA, de la préparation des données et de l’ingénierie des caractéristiques au développement, à la validation, au déploiement et à la supervision des modèles.
  • Créer des frameworks d’agents prêts pour la production, avec appel d’outils et workflows coordonnés entre plusieurs agents.
  • Appliquer les pratiques MLOps aux systèmes de machine learning et fondés sur des LLM.
  • Développer des API REST fiables reliant les solutions de ML et d’IA conversationnelle aux applications d’entreprise et aux services externes.
  • Mettre en place des capacités évolutives d’analyse conversationnelle et d’observabilité pour les systèmes d’IA.
  • Collaborer avec des data scientists, des data engineers, des responsables produit et les parties prenantes afin de transformer les besoins métier en solutions évolutives de ML et d’IA.
  • Concevoir des solutions basées sur des LLM et diriger le développement de frameworks d’agents sur une infrastructure AWS.

Exigences

  • 4 à 7 ans d’expérience professionnelle.
  • Capacité avérée à concevoir, développer et déployer des solutions de ML à grande échelle, notamment en machine learning traditionnel et en IA conversationnelle fondée sur des LLM.
  • Expérience de la gestion du cycle de vie complet du ML et de l’IA, notamment la préparation des données, l’ingénierie des caractéristiques, le développement, la validation, le déploiement et la supervision des modèles.
  • Expérience dans la conception de frameworks d’agents de niveau production, de workflows avec appel d’outils et de mécanismes de coordination multi-agents.
  • Expertise MLOps couvrant le déploiement, la supervision et l’optimisation des systèmes de ML et de LLM.
  • Solides connaissances en régression, arbres de décision, SVM, méthodes d’ensemble, clustering, prétraitement des données, sélection de caractéristiques et modélisation statistique.
  • Compréhension avancée de l’ingénierie des prompts, de l’optimisation du contexte, des schémas de raisonnement des agents, du RAG, des bases de données vectorielles et de la recherche sémantique.
  • Excellente maîtrise de Python avec scikit-learn, XGBoost, LightGBM, LangChain et CrewAI.
  • Expérience dans la création d’API REST robustes pour des modèles de ML et des applications d’IA conversationnelle.
  • Expérience des services AWS tels que SageMaker et Bedrock.
  • Expérience dans le développement de frameworks évolutifs d’analyse conversationnelle et d’observabilité de l’IA.
  • Excellentes aptitudes à résoudre les problèmes, à communiquer et à gérer les parties prenantes.
  • Une expérience de Model Context Protocol (MCP) ou de normes comparables de communication entre agents serait un atout.
  • Une expérience de l’automatisation du support client ou des technologies de centre de contact serait un atout.
  • Des certifications en IA cloud telles que AWS ML Specialty, Azure AI Engineer ou Google Cloud ML Engineer seraient un atout.

Avantages

  • Un environnement de travail fondé sur la transparence, la diversité, l’intégrité, l’apprentissage et le développement de carrière.
  • Un environnement qui favorise l’innovation tout en soutenant la croissance professionnelle et personnelle.

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