États-Unis
Be Structured Technology Group
Howmet Aerospace
Ingénieur Cloud & IA
États-Unis
Whitehall, Michigan, United States
PythonSQLTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
RESPONSABILITÉS
Résumé du poste
Howmet Engines Shared Services recherche un ingénieur Cloud et IA pour rejoindre une équipe soudée et pluridisciplinaire, chargée de soutenir l'infrastructure informatique de l'entreprise, les services cloud et l'adoption responsable de l'intelligence artificielle au sein de l'organisation. Ce rôle consiste à concevoir, construire, prendre en charge et améliorer en continu des capacités de données, d'IA et d'intégration basées sur Azure, afin de permettre des solutions commerciales et industrielles sécurisées, fiables et évolutives.
Le candidat retenu combinera une expertise en ingénierie cloud, en plateformes de données et d'IA, ainsi qu'une solide discipline opérationnelle. Il travaillera avec les équipes d'infrastructure, de sécurité, d'applications, de données et de fabrication pour développer et opérationnaliser des solutions d'IA et de machine-learning, y compris leur intégration avec des environnements de contrôle de processus. Le poste exige un jugement sûr, d'excellentes compétences en résolution de problèmes et la capacité de traduire les besoins opérationnels et commerciaux en solutions techniques pérennes.
Responsabilités
- Concevoir, mettre en œuvre, administrer et prendre en charge les services cloud Azure utilisés pour l'IA, les données et les applications métier, y compris les capacités de calcul, de stockage, de réseau, d'identité, de sécurité et de surveillance.
- Construire et prendre en charge des flux de travail de développement et de déploiement de machine-learning utilisant Azure Machine Learning, incluant la préparation des données, le suivi des expériences, l'enregistrement des modèles, le déploiement, la surveillance et la gestion du cycle de vie.
- Configurer et prendre en charge les capacités de Azure AI Foundry pour permettre le développement, l'évaluation, le déploiement et la surveillance gouvernés de solutions d'IA générative et d'autres solutions d'IA.
- Assister les data scientists, les équipes d'application et les parties prenantes métier dans l'opérationnalisation des modèles pour une intégration fiable avec les environnements de contrôle de processus, en veillant à ce que les solutions soient correctement testées, surveillées, documentées et maintenables.
- Développer et maintenir des modèles d'intégration sécurisés entre les services d'IA basés sur le cloud, les applications d'entreprise, les plateformes de données et les environnements de fabrication ou de technologie opérationnelle.
- Appliquer des contrôles de sécurité, d'identité, de réseau, de configuration, de journalisation et de protection des données conformément aux normes et à l'architecture établies par l'entreprise.
- Collaborer avec les équipes de cybersécurité, d'infrastructure, de données, d'applications et de fabrication pour identifier et corriger les vulnérabilités, les incidents, les problèmes de configuration et les risques opérationnels.
- Surveiller les services d'IA et cloud en termes de disponibilité, de performance, de coût, de qualité des modèles, de dérive et de santé opérationnelle ; enquêter et résoudre les problèmes en temps opportun.
- Contribuer à la planification de la capacité, à l'optimisation des performances, à la haute disponibilité, à la sauvegarde, à la reprise après sinistre et aux exigences de continuité d'activité pour les services cloud et d'IA.
- Automatiser les activités répétables de cloud, d'IA, de déploiement et d'exploitation en utilisant des scripts et des pratiques d'infrastructure en tant que code.
- Maintenir une documentation technique précise, incluant les architectures, les intégrations, les manuels opérationnels, les procédures de support et les configurations de solutions.
- Participer au cycle de vie technologique complet, incluant la collecte des besoins, la conception, les tests, la mise en œuvre, le support, les mises à niveau et l'amélioration continue.
QUALIFICATIONS
Qualifications de base
- Licence en informatique, technologies de l'information, ingénierie, science des données ou une discipline connexe ; ou six ans d'expérience équivalente pertinente.
- Trois ans ou plus d'expérience dans le support d'environnements cloud, de données, d'IA, de machine-learning, de logiciels ou de technologies hybrides.
- Expérience avec les services Microsoft Azure et les concepts d'infrastructure cloud, incluant l'identité, le réseau, la sécurité, le calcul, le stockage et la surveillance.
- Expérience dans le développement, le déploiement, le support ou l'intégration de solutions de données, d'analyse, de machine-learning ou d'IA.
- Capacité à travailler efficacement avec des parties prenantes techniques et non techniques dans un environnement de fabrication ou d'entreprise.
- Volonté et capacité de voyager jusqu'à 25% selon les besoins.
- Les employés doivent être légalement autorisés à travailler aux États-Unis. Une vérification de l'éligibilité à l'emploi sera requise au moment de l'embauche.
- Ce poste peut nécessiter l'accès à une technologie soumise au contrôle des exportations ; par conséquent, les candidats doivent être des personnes américaines (U.S. person) telles que définies par les lois américaines sur le contrôle des exportations.
Qualifications souhaitées
- Expérience avec Azure Machine Learning, incluant l'entraînement de modèles, l'enregistrement, les points de terminaison gérés, les pipelines, la surveillance et les pratiques MLOps.
- Expérience avec Azure AI Foundry, Azure OpenAI, les services d'IA Azure, l'ingénierie de prompt, l'évaluation de modèles et les contrôles d'IA responsable.
- Expérience dans la conception d'architectures Azure intégrant des environnements cloud, sur site, d'entreprise et de technologie opérationnelle.
- Expérience dans l'opérationnalisation de modèles de machine-learning ou d'IA pour une utilisation en production, incluant l'automatisation du déploiement, la surveillance des modèles, la détection de dérive, le versioning et les approches de retour en arrière.
- Familiarité avec les modèles d'intégration sécurisés et les flux de données impliquant des environnements de contrôle de processus, de fabrication, industriels ou de technologie opérationnelle.
- Expérience avec Azure DevOps, Git, les pipelines CI/CD, PowerShell, Python, Terraform, les modèles ARM ou d'autres outils d'automatisation et d'infrastructure en tant que code.
- Connaissance de Microsoft Entra ID, du réseau Azure, des points de terminaison privés, du contrôle d'accès basé sur les rôles, de la journalisation, de la surveillance et des meilleures pratiques de sécurité.
- Expérience avec les plateformes de données, APIs, les intégrations basées sur les messages, SQL, les pipelines de données ou les architectures de lac de données.
- Solides compétences en résolution de problèmes, analyse, organisation, ainsi qu'en communication écrite et orale.
- Capacité à travailler de manière autonome tout en contribuant efficacement dans un environnement d'équipe collaboratif et pluridisciplinaire.
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