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Intellectsoft
Ingénieur ML Senior avec Python (IR-536)
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PythonSQLAWSGCPDockerKubernetes
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À propos du poste
Le produit de notre client est une plateforme basée sur l'IA qui aide les entreprises à prendre de meilleures décisions et à travailler plus efficacement. Elle utilise l'analyse avancée et le machine learning pour analyser de grandes quantités de données et fournir des informations et des prédictions utiles. La plateforme est largement utilisée dans diverses industries, y compris la santé, pour optimiser les processus, améliorer l'expérience client et soutenir l'innovation. Elle s'intègre facilement aux systèmes existants, permettant aux équipes de prendre des décisions rapides basées sur les données pour fournir des solutions de pointe.
Prérequis
- Diplôme de Licence ou de Master en informatique ou dans un domaine connexe.
- Solides compétences en codage Python - 7+ années.
- 2+ années d'expérience pratique avec le machine learning et les systèmes de production LLM.
- Expérience dans la construction d'APIs backend avec FastAPI, les modèles asynchrones, la limitation de débit et SQLAlchemy - 3+ années.
- Expérience dans la conception de systèmes maintenables et extensibles utilisant l'injection de dépendances, les interfaces et les classes de base abstraites.
- Expérience avec les bases de données vectorielles telles que Pinecone, Weaviate ou Chroma, ainsi qu'avec la recherche hybride.
- Solide compréhension des architectures RAG, y compris la récupération, le réordonnancement, l'assemblage de contexte et la génération de réponses.
- Expérience pratique avec LangChain et LangGraph pour la construction et l'orchestration de flux de travail LLM.
- Compétences avancées en Python, y compris async/await, type hints, Pydantic et les principes SOLID.
- Expérience MLOps avec MLflow, gestion des versions de modèles et tests A/B ; l'expérience avec Langfuse est un plus.
- Expérience en NLP et vision par ordinateur, y compris la compréhension de documents, l'OCR et GPT-4 Vision.
- Expérience dans la construction de pipelines de fonctionnalités, de systèmes d'inférence en temps réel et par lots, et de services de modèles.
- Expérience pratique avec Hugging Face requise ; l'expérience avec LlamaIndex est un plus.
- Connaissance des technologies de bases de données telles que SQL.
- Bonnes compétences en résolution de problèmes et capacité à travailler dans un environnement dynamique et orienté équipe.
Compétences souhaitables
- Compréhension du DevOps, CI / CD, y compris : conteneurisation Docker, pipelines DevOps Azure ou Actions GitHub, Kubernetes (souhaitable) ;
- Sécurité des données, y compris : isolation des données multi-locataires, gestion sécurisée des clés (Key Vault Azure), mise en œuvre de pistes d'audit ;
- Expérience dans la conception sur plateforme cloud, y compris : Azure (fortement préféré) : OpenAI Azure, Blob Storage, Key Vault, Container Registry, AWS ou GCP ;
- Expérience en ingénierie des données dans des systèmes Big Data, y compris : traitement de données à grande échelle, pipelines ETL/ELT.
- Limitation de débit et gestion des quotas pour une utilisation des API à haut débit.
- Gestion et optimisation des coûts pour l'utilisation des LLM à grande échelle.
- Expertise en traitement de documents (extraction PDF, outils OCR).
- Gestion des incidents de production et expérience de garde.
- Stratégies de test pour les sorties LLM non déterministes (par exemple, jeux de données de référence, correspondance floue).
- Connaissance du domaine dans les industries réglementées (par exemple, flux de travail santé/pharmaceutique, conformité réglementaire) est un plus.
Responsabilités
- Construire, affiner et utiliser des plateformes et composants d'ingénierie ML ; développer et implémenter des systèmes backend, des APIs et des microservices évolutifs en utilisant FastAPI.
- Implémenter MLOps, y compris la mesure des KPI des modèles, le suivi, la détection de dérive des modèles et les boucles de rétroaction des modèles.
- Déployer et opérationnaliser des modèles ML et Deep Learning, avec un fort accent sur le LLMs et l'IA Générative.
- Intégrer OpenAI Azure (GPT-4, GPT-4 Vision) et d'autres fournisseurs de LLM avec une logique de nouvelle tentative et une gestion des erreurs appropriées.
- Maintenir une connaissance à jour des technologies de pointe telles que le LLMs, GenAI et les architectures de transformeurs.
- Adapter les algorithmes de machine learning pour fonctionner sur des ensembles de données massifs sous des SLA stricts.
- Construire et orchestrer des pipelines de modèles, y compris l'ingénierie des fonctionnalités, l'inférence et l'entraînement continu des modèles.
- Écrire du code d'application backend en Python et SQL en utilisant de solides principes orientés objet et la programmation asynchrone (asyncio, async/await).
- Implémenter des modèles d'injection de dépendances et une architecture en couches (Service, Foundation, Orchestration, DAL).
- Construire une observabilité LLM (par exemple, Langfuse) pour suivre les invites, les jetons, les coûts et la latence.
- Développer des systèmes de gestion d'invites avec versioning et mécanismes de secours.
- Implémenter des flux de travail Celery (ou similaires) pour le traitement asynchrone des tâches et les pipelines complexes.
- Construire des architectures multi-locataires avec isolation des données client.
- Implémenter des stratégies d'optimisation des coûts pour l'utilisation des LLM (mise en cache des invites, traitement par lots, optimisation des jetons).
- Intégrer des APIs et services tiers (par exemple, services de documents/OCR, stockage cloud, systèmes d'entreprise).
- Collaborer avec les équipes en contact avec les clients pour comprendre le contexte commercial et contribuer à la collecte des exigences techniques.
- Écrire du code prêt pour la production, testable, maintenable et tenant compte des cas limites et des erreurs.
- Assurer une haute qualité des livrables en suivant les directives d'architecture/conception, les meilleures pratiques de codage et les revues de conception/code périodiques.
- Écrire des tests unitaires et des tests de niveau supérieur pour gérer gracieusement les cas limites et les erreurs attendus.
- Dépanner le code d'application backend en utilisant la journalisation structurée et le traçage distribué.
- Utiliser le suivi des bogues, la revue de code, le contrôle de version et d'autres outils pour organiser et livrer le travail.
- Participer aux appels scrum et aux cérémonies agiles, en communiquant les progrès, les problèmes et les dépendances.
- Documenter les changements et mises à jour de l'application, y compris la documentation des API via OpenAPI/Swagger.
- Rechercher et évaluer les modèles et technologies d'architecture émergents par le biais d'apprentissages rapides, de preuves de concept et de prototypes.
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