Arrow Electronics
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Arrow Electronics est une entreprise mondiale de solutions technologiques et de chaîne d’approvisionnement qui accompagne les fabricants de technologies et les fournisseurs de services. Ses activités couvrent la distribution à valeur ajoutée, la gestion de la chaîne d’approvisionnement, le soutien au marketing et au développement commercial, les solutions liées aux technologies émergentes, l’ingénierie de conception, la gestion des centres de données et la mise au rebut des actifs informatiques. Grâce à ce vaste portefeuille, Arrow soutient le développement, la livraison et la gestion du cycle de vie des produits technologiques dans différents secteurs, contribuant à rendre les technologies avancées plus accessibles et plus faciles à commercialiser.

Ingénieur·e en IA et apprentissage automatique

Concevez des pipelines MLOps évolutifs et des solutions LLM pour les services d’ingénierie d’eInfochips. Développez, surveillez et gouvernez des systèmes d’apprentissage automatique.

Description

  • Développez des solutions d’IA et d’apprentissage automatique.
  • Concevez des architectures de pipelines MLOps évolutives avec Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) et CI/CD/CT.
  • Implémentez des modèles d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
  • Développez des caractéristiques et évaluez les performances des modèles.
  • Suivez la dérive des modèles et configurez des alertes automatisées.
  • Mettez en place des processus de gouvernance des données, de suivi de la lignée, de gestion des métadonnées et de conformité.
  • Concevez et déployez des solutions LLM faisant appel au RAG, à l’IA agentique, au MCP et à l’ingénierie des prompts.
  • Créez des tableaux de bord Power BI pour le suivi des modèles et le reporting des KPI métier.
  • Appliquez de bonnes pratiques de génie logiciel au code d’apprentissage automatique.
  • Évaluez les applications pratiques de l’IA générative, de l’IA agentique et des LLM.
  • Accompagnez les collègues juniors, révisez le code et animez des sessions techniques de partage des connaissances.

Exigences

  • De 4 à 8 ans d’expérience.
  • Une période de préavis de 0 à 45 jours est souhaitée.
  • Solides connaissances de l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, de l’évaluation des modèles et de l’ingénierie des caractéristiques.
  • Maîtrise de TensorFlow, PyTorch et Keras.
  • Expérience pratique des CNN et des RNN.
  • Maîtrise avancée de Python, notamment NumPy, Pandas et scikit-learn.
  • Expérience pratique de Spark ; une expérience de Databricks est souhaitée.
  • Connaissance de Hadoop et Kafka.
  • Expérience des services d’apprentissage automatique, du stockage des données et du calcul sur Azure, AWS ou GCP.
  • Solide expérience en MLOps.
  • Solides compétences en SQL, NoSQL et modélisation des données.
  • Expérience pratique de la détection et du suivi de la dérive des modèles, ainsi que de la configuration d’alertes automatisées.
  • Expérience pratique de la mise en œuvre de cadres de gouvernance des données, du suivi de la lignée, de la gestion des métadonnées et de la conformité.
  • Expérience dans la conception d’architectures de pipelines MLOps évolutives avec Azure ML, MLflow, Databricks Asset Bundles (DAB) et CI/CD/CT.
  • La certification Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate est un atout.
  • Une expérience de la conception et du déploiement de solutions LLM faisant appel au RAG, à l’IA agentique, au MCP et à l’ingénierie des prompts est un atout.
  • Une expérience de la création de tableaux de bord Power BI pour le suivi des modèles et le reporting des KPI métier est un atout.
  • De solides bases en statistiques, tests d’hypothèses et interprétation des données sont un atout.
  • Connaissance des pratiques de génie logiciel permettant de produire du code d’apprentissage automatique réutilisable, testable et maintenable.
  • Connaissance de l’IA générative, de l’IA agentique et des LLM.
  • Capacité à accompagner les collègues juniors, à réviser le code et à animer des sessions techniques de partage des connaissances.

Avantages

  • Rémunération compétitive
  • Équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle
  • Développement professionnel
  • Environnement de travail innovant
  • Reconnaissance et récompenses

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