DRW
Développeur Data
Canada
CanadaMontreal, Quebec, Canada
PythonDocker
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
DRW est une société de trading diversifiée avec plus de 3 décennies d'expérience dans la mise en commun de technologies sophistiquées et de personnes exceptionnelles pour opérer sur les marchés du monde entier. Nous valorisons l'autonomie et la capacité à pivoter rapidement pour saisir les opportunités, c'est pourquoi nous opérons avec notre propre capital et négocions à nos propres risques.
Basée à Chicago avec des bureaux aux États-Unis, au Canada, en Europe et en Asie, nous négocions une variété de classes d'actifs, y compris les titres à revenu fixe, les ETF, les actions, le FX, les matières premières et l'énergie sur tous les principaux marchés mondiaux. Nous avons également tiré parti de notre expertise et de notre technologie pour nous développer dans trois stratégies non traditionnelles : l'immobilier, le capital-risque et les cryptoactifs.
Nous opérons avec respect, curiosité et ouverture d'esprit. Les personnes qui réussissent ici partagent notre conviction que ce n'est pas seulement ce que nous faisons qui compte, mais la manière dont nous le faisons. DRW est un lieu d'attentes élevées, d'intégrité, d'innovation et d'une volonté de remettre en question le consensus.
Nous recherchons un Développeur Data pour rejoindre notre équipe Stratégies Systématiques Multi-Actifs et IA. Cette équipe construit des outils et des solutions basés sur l'IA et le ML qui permettent aux équipes de toute l'entreprise et soutiennent les chercheurs en IA. Vous construirez des pipelines de données pour les systèmes RAG, optimiserez les flux de travail d'intégration et architecturerez des solutions évolutives pour la gestion des données analytiques, relationnelles, structurées et non structurées.
Responsabilités
- Concevoir et construire des pipelines de données pour les systèmes RAG, y compris l'ingestion de documents, le découpage, la génération d'embeddings et le stockage vectoriel.
- Construire des pipelines d'ingestion pour des sources de données structurées et non structurées dans un data lake centralisé, en veillant à ce que les données soient propres, normalisées et accessibles pour les charges de travail d'analyse, de recherche et d'IA.
- Développer des flux de traitement de données pour préparer et optimiser les ensembles de données pour les charges de travail de fine-tuning et d'inférence.
- Construire des cadres de surveillance et d'évaluation pour mesurer la qualité de la récupération, la latence et les performances du système.
- Collaborer avec les ingénieurs ML pour optimiser les formats de données et les modèles de stockage pour l'inférence accélérée par GPU.
- Implémenter des stratégies de mise en cache et des systèmes de versioning de données pour supporter un service de modèles efficace.
- Déployer et gérer des bases de données vectorielles, des services d'embedding et des pipelines de traitement de données.
- Piloter des initiatives pour améliorer la qualité des données, réduire la latence et augmenter la précision des systèmes de récupération.
- Apprendre continuellement et rester à jour sur les technologies émergentes et les meilleures pratiques en ingénierie des données et en IA.
- Contribuer proactivement avec des idées pour de nouveaux outils, des améliorations de processus et l'adoption de technologies qui font progresser l'équipe.
Exigences
- Diplôme de Licence ou de Master en Informatique, Ingénierie des Données ou domaine connexe.
- 2-5 années d'expérience dans la construction de systèmes et de pipelines de données en environnements de production.
- Solide expérience des architectures RAG, y compris les bases de données vectorielles (Milvus, ChromaDB, Pinecone, Weaviate ou Qdrant).
- Maîtrise de Python avec une expérience des plateformes d'orchestration basées sur DAG (Airflow, Dagster, Prefect ou similaire).
- Expérience pratique des modèles d'embedding et des systèmes de recherche sémantique.
- Expérience avec les frameworks de traitement de données distribuées (Apache Spark, Ray ou Dask).
- Compréhension des techniques d'optimisation de l'inférence LLM et du prompt engineering.
- Connaissance de Docker, de la conteneurisation et des plateformes d'orchestration.
- Solide compréhension des meilleures pratiques en ingénierie des données, y compris la modélisation des données, les modèles ETL/ELT et la qualité des données.
Pour plus d'informations sur les activités de traitement de DRW et notre utilisation des données des candidats, veuillez consulter notre Avis de confidentialité à l'adresse drw.com/privacy-notice.
Résidents californiens, veuillez consulter l'Avis de confidentialité Californie pour des informations sur certains droits légaux à l'adresse drw.com/california-privacy-notice.
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