Brillio
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Brillio est une entreprise de conseil en technologie qui aide les organisations à mener leur transformation numérique dans les secteurs de la santé, de l’assurance, de la logistique, des services financiers, des télécommunications et des médias, des sciences de la vie et de la vente au détail. Son travail couvre l’expérience client, les données et l’intelligence artificielle, l’intelligence artificielle générative, l’ingénierie des produits et des plateformes, ainsi que l’infrastructure, le cloud et la sécurité. Brillio associe son expertise en ingénierie à sa connaissance des secteurs pour développer des produits numériques et moderniser les environnements technologiques, aidant les entreprises à répondre à l’évolution des exigences du marché et de la technologie.

Responsable senior en science des données - IA/ML et LLM | Brillio | Hybride en Inde

Pilotez les initiatives d’IA d’entreprise chez Brillio en développant des applications LLM, des systèmes agentiques et des solutions de machine learning en production. Dirigez Databricks, le MLOps, le LLMOps et la mise à disposition de modèles cloud dans un poste hybride en Inde.

Description

  • Concevez et fournissez des solutions avancées de machine learning et d’IA, notamment des applications LLM et des systèmes agentiques, qui répondent à des problèmes métier complexes et produisent des résultats mesurables.
  • Dirigez le développement, le déploiement et l’exploitation de modèles d’IA/ML et de GenAI hautement disponibles et évolutifs sur Azure, AWS ou GCP.
  • Développez et optimisez des agents d’IA et des flux de travail autonomes dotés d’une mémoire robuste, d’une gestion du contexte et d’architectures multi-agents.
  • Dirigez les charges de travail d’IA/ML d’entreprise dans Databricks avec AI Agents, Model Serving, Vector Search, MLflow et Unity Catalog.
  • Mettez en place des pratiques MLOps et LLMOps couvrant l’intégration et le déploiement continus, la gestion du cycle de vie des modèles, le suivi des expériences, l’évaluation et la supervision.
  • Développez et implémentez des architectures RAG, des embeddings, des bases de données vectorielles, l’ingénierie des prompts et des frameworks d’évaluation des LLM.
  • Appliquez la sécurité de l’IA, l’IA responsable, la confidentialité des données et des garde-fous pour traiter les hallucinations, l’injection de prompts et les autres risques liés à la GenAI.
  • Encadrez les ingénieurs et fournissez une orientation technique tout en collaborant avec des équipes interfonctionnelles afin de fournir des solutions d’IA évolutives de niveau entreprise.

Exigences

  • Au moins huit ans d’expérience en ingénierie de l’IA/ML, machine learning, science des données, ingénierie logicielle ou dans un domaine connexe.
  • Expérience avancée et pratique de la programmation en Python.
  • Maîtrise de SQL et expérience du travail avec des jeux de données structurés et non structurés à grande échelle.
  • Solides connaissances pratiques du machine learning et des fondamentaux de l’IA.
  • Expérience pratique du développement et du déploiement d’applications LLM.
  • Expertise en IA agentique, notamment en orchestration, flux de travail autonomes, appels d’outils ou de fonctions, planification, décomposition des tâches, mémoire et gestion du contexte.
  • Expérience pratique approfondie d’AI Agents de Databricks et de l’écosystème Databricks au sens large.
  • Expérience des pratiques MLOps et LLMOps, notamment l’intégration et le déploiement continus, la gestion du cycle de vie des modèles, le suivi des expériences et le déploiement en production.
  • Expérience avérée du déploiement et de l’exploitation de modèles et d’applications d’IA/ML ou de GenAI sur Azure, AWS ou GCP.
  • Expertise des architectures RAG, des embeddings, des bases de données vectorielles ou de la recherche vectorielle, de l’ingénierie des prompts et de l’évaluation des LLM.
  • Maîtrise des frameworks LLM et GenAI ou des outils d’orchestration tels que LangChain, LangGraph, Semantic Kernel ou des technologies comparables.
  • Un diplôme de niveau licence en informatique, science des données, intelligence artificielle, technologies de l’information ou dans une discipline étroitement liée est souhaité, mais non obligatoire.
  • Les certifications en machine learning, ingénierie de l’IA, science des données, plateformes cloud ou MLOps sont souhaitées, mais non obligatoires.

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