Mexique
Banco Mercantil del Norte, S.A.
Johnson Controls
Ingénieur IA
Mexique
Monterrey, Chiapas, Mexico · San Pedro Garza Garcia, Nuevo León, Mexico
PythonSQLAWSDocker
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Johnson Controls International (JCI) recherche
un Ingénieur IA pour rejoindre notre équipe Data Science et Analytics innovante et axée sur l'impact.
Ce rôle est idéal pour un ingénieur qui combine de solides compétences en ingénierie logicielle, data et ML avec une expérience pratique en IA Générative — et la curiosité d'un data scientist pour comprendre le comportement des modèles. Vous construirez les pipelines, les outils et les applications qui transforment l'IA et les modèles LLM en logiciels de production fiables.
En tant qu'Ingénieur IA, vous serez responsable en toute autonomie de la livraison de bout en bout de projets IA définis — du pipeline de données à l'application déployée. Vous prendrez des décisions techniques éclairées dans votre périmètre, collaborerez directement avec des parties prenantes interfonctionnelles et guiderez les ingénieurs juniors sur des problèmes spécifiques tout en apportant une valeur commerciale mesurable.
Comment vous allez procéder
Systèmes et Applications d'IA Générative
- Développer et déployer des systèmes d'IA Générative et des applications basées sur des modèles LLM (par exemple, GPT, Claude, LLaMA) pour des cas d'utilisation tels que la recherche d'entreprise, la synthèse de documents et l'IA conversationnelle.
- Appliquer des techniques d'ingénierie de prompt, de fine-tuning et d'orchestration pour adapter les modèles fondamentaux aux applications spécifiques au domaine.
- Construire des flux de travail d'agents et des agents IA spécifiques à des tâches — en utilisant Palantir AIP ou le Microsoft Agent Framework — qui orchestrent les outils, la récupération d'informations et le raisonnement.
- Évaluer et améliorer les sorties des modèles en termes de précision, pertinence, latence et coût, en appliquant des techniques de data science pour mesurer et valider les performances.
Ingénierie de Données, ML et Logicielle
- Construire et maintenir les pipelines de données qui alimentent les systèmes IA — ingestion, transformation et ETL à travers des sources structurées et non structurées (par exemple, Snowflake, Azure).
- Développer et opérer des pipelines ML et des flux de travail MLOps — entraînement, évaluation, déploiement et surveillance — en utilisant CI/CD, la conteneurisation (Docker) et le service de modèles.
- Construire des composants réutilisables, des services et des APIs autour des modèles IA qui aident l'équipe à livrer des fonctionnalités plus rapidement.
- Implémenter des flux de travail de récupération et d'intégration (RAG, bases de données vectorielles) pour une récupération de connaissances évolutive et précise.
- Appliquer les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle — tests, contrôle de version et revue de code — à travers vos projets.
Impact Commercial et Communication avec les Parties Prenantes
- Collaborer avec des parties prenantes interfonctionnelles pour traduire les défis commerciaux en solutions IA.
- Soutenir des ateliers et des preuves de concept qui démontrent la valeur des cas d'utilisation de LLM et des agents à travers les unités commerciales.
- Traduire les sorties des modèles, les découvertes de données et les compromis techniques en informations claires pour les publics non techniques.
Mentorat et Collaboration
- Guider les ingénieurs juniors sur des problèmes techniques spécifiques et la qualité du code.
- Contribuer aux discussions de conception et aux décisions techniques au sein de l'équipe.
- Partager les connaissances et aider à élever le niveau des pratiques d'ingénierie et de data science.
Qualifications et Expérience
- Diplôme en Informatique, Ingénierie Logicielle, Ingénierie des Données, Data Science, ou une discipline technique ou quantitative connexe. *
- 2 à 5 ans d'expérience en ingénierie logicielle, data, ML, ou data science, incluant une expérience pratique avec des modèles LLMs ou d'IA Générative.
- Succès démontré dans la livraison de pipelines de données ou ML et de solutions IA/ML en production.
- Expérience avec les fondamentaux de la data science — analyse exploratoire, modélisation statistique, ou ML classique (classification, régression, prévision).
- Expérience avec des plateformes IA cloud telles que Azure OpenAI/Azure ML, AWS SageMaker/Bedrock, ou Google Cloud Vertex AI.
Expertise Technique
- Forte maîtrise de Python et SQL, avec de bonnes habitudes d'ingénierie logicielle — tests, contrôle de version et code propre.
- Expérience pratique avec la pile d'IA Générative : ingénierie de prompt, fine-tuning (par exemple, LoRA), orchestration de LLM, et frameworks d'agents (LangChain, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework).
- Expérience dans la construction de pipelines ETL et ML et l'application de pratiques MLOps (CI/CD, Docker, service de modèles).
- Familiarité avec les bibliothèques et les flux de travail de data science — pandas, scikit-learn, et évaluation et expérimentation de modèles.
- Expérience avec la pile de JCI — ou des plateformes comparables — incluant Palantir AIP, Azure ML, Microsoft Agent Framework, Power Automate, et Snowflake.
- Connaissance pratique des embeddings, des bases de données vectorielles et des systèmes de récupération d'informations.
Compétences Interpersonnelles
- Capacité à prendre en charge des projets et à communiquer clairement les progrès, les risques et les compromis.
- Solides compétences en collaboration avec les équipes produit, ingénierie et métier.
- À l'aise pour présenter le travail technique et analytique à des parties prenantes techniques et non techniques.
- Résolveur de problèmes autonome qui gère les priorités de manière indépendante.
Qualifications Préférées
- Expérience avec l'IoT, l'analyse en périphérie (edge analytics) ou les systèmes de bâtiments intelligents.
- Familiarité avec LLMOps, LangChain, Semantic Kernel, ou des frameworks d'orchestration similaires.
- Profondeur en data science — modélisation statistique, expérimentation, ou deep learning (prévision, vision par ordinateur, ou NLP).
- Expérience avec l'écosystème Microsoft (Microsoft 365 Copilot, SharePoint, Power Platform, Snowflake).
- Connaissance des considérations de confidentialité et de gouvernance des données pour l'utilisation de LLM en entreprise.
Johnson Controls ne demande pas de tests de grossesse ou de dépistage du VIH comme condition d'embauche, de maintien de l'emploi ou de promotion, conformément à son engagement en faveur de l'égalité des chances et de la non-discrimination.
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