Mexique
Clara
Marsh McLennan
Oliver Wyman - Ingénieur ML - IA Générative et Données Non Structurées - Mexico City
À distanceMexique
Ciudad de México, Mexico
PythonSQLDocker
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ENTREPRISE
Oliver Wyman
Oliver Wyman est une entreprise de Marsh (NYSE : MRSH), un leader mondial en matière de risques, de réassurance et de capital, de personnes et d'investissements, et de conseil en management, conseillant des clients dans 130 pays. Avec un chiffre d'affaires annuel de plus de 27 milliards de dollars et plus de 95,000 collègues, Marsh aide à renforcer la confiance pour prospérer grâce au pouvoir de la perspective. Pour plus d'informations, visitez oliverwyman.com, ou suivez-nous sur LinkedIn et X.
Marsh s'engage à créer un environnement de travail diversifié, inclusif et flexible. Nous visons à attirer et à retenir les meilleurs talents et à embrasser la diversité d'âge, d'origine, de handicap, d'origine ethnique, de responsabilités familiales, d'orientation ou d'expression sexuelle, de statut matrimonial, de nationalité, de statut parental, de statut personnel ou social, d'affiliation politique, de race, de religion et de croyances, de sexe/genre, d'orientation ou d'expression sexuelle, de couleur de peau, ou de toute autre caractéristique protégée par la loi applicable.
DESCRIPTION
À propos d'Oliver Wyman
Oliver Wyman, une entreprise de Marsh (NYSE : MRSH), est une société de conseil en management axée sur une connaissance approfondie du secteur, une innovation audacieuse et une approche collaborative qui permet de surmonter la complexité pour aider les organisations à naviguer dans leurs moments de transformation les plus déterminants.
Pour plus d'informations, visitez oliverwyman.com oliverwyman.com/, ou suivez-nous sur LinkedIn [linkedin.com/company/oliver-wyman]and X x.com/OliverWyman.
Résumé du poste
Nous recherchons un Ingénieur ML – IA Générative et Données Non Structurées pour concevoir, construire et opérationnaliser des systèmes d'IA qui transforment les données non structurées de l'entreprise en services évolutifs, prêts pour la production, et en applications intelligentes.
Ceci est un rôle pour un ingénieur capable de travailler de manière autonome sur des composants clairement définis, de contribuer aux discussions de conception et de progresser vers une responsabilité technique plus large au fil du temps. Vous n'êtes pas censé diriger les décisions d'architecture de manière indépendante pour le moment, mais vous devriez être un praticien confiant et autonome.
Le rôle se situe à l'intersection de l'ingénierie machine learning, du MLOps et de l'IA Générative. Vous construirez des pipelines ML robustes, déployerez et surveillerez des services d'IA, et développerez des APIs et des systèmes de récupération évolutifs qui permettront aux applications internes et aux équipes métier de consommer les capacités d'IA de manière sécurisée et fiable.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Data Scientists, les Data Engineers et les Développeurs d'Applications pour produire des modèles et livrer des solutions d'IA de niveau entreprise en utilisant des outils cloud et ML modernes.
Responsabilités clés
- Concevoir et construire des pipelines ML évolutifs qui ingèrent et traitent des données non structurées, y compris des documents, des transcriptions, des images, des journaux et du texte libre.
- Développer et maintenir des services d'IA prêts pour la production et des APIs consommés par les applications internes et les plateformes d'analyse.
- Mettre en production des solutions d'IA Générative et de machine learning, y compris le packaging de modèles, la conteneurisation, le déploiement, le versionnement et la gestion du cycle de vie.
- Construire et intégrer des flux de travail d'IA Générative tels que la Génération Augmentée par Récupération (RAG), les pipelines d'embedding, la recherche sémantique et les APIs basés sur les LLM.
- Mettre en œuvre la surveillance, l'observabilité et le suivi des performances des modèles pour garantir la fiabilité, l'évolutivité et la conformité aux SLA des systèmes déployés.
- Collaborer avec les Data Scientists pour transférer les modèles expérimentaux dans des environnements de production stables.
- Contribuer aux pratiques de CI/CD et de MLOps, y compris les tests automatisés, l'automatisation du déploiement, les flux de travail de ré-entraînement et la standardisation de l'infrastructure.
- Collaborer avec les parties prenantes interfonctionnelles pour traduire les besoins métier en solutions évolutives basées sur l'IA.
- Documenter clairement les systèmes et les décisions afin que les coéquipiers puissent comprendre, étendre et maintenir votre travail.
Expérience requise
- 3+ années d'expérience professionnelle en Ingénierie ML, IA Appliquée, Science des Données ou rôles d'ingénierie connexes avec un accent clair sur les systèmes de production.
- Expérience pratique dans la construction de solutions utilisant des données non structurées, y compris des pipelines NLP, le traitement de documents, l'OCR, la classification de texte, les embeddings, l'extraction d'entités ou la recherche sémantique.
- Maîtrise de Python et SQL ; expérience dans la construction de flux de données et ML évolutifs en utilisant PySpark et Databricks ou des plateformes de calcul distribué similaires.
- Expérience dans le développement et le déploiement de APIs de production pour le service de modèles ML en utilisant FastAPI ou des frameworks similaires.
- Familiarité avec les pratiques MLOps, y compris le CI/CD pour le ML, la surveillance des modèles, le ré-entraînement automatisé, Docker et les flux de travail basés sur Git. Une expertise approfondie n'est pas requise à ce niveau, mais vous devriez être un praticien compétent.
- Expérience de travail avec des plateformes IA/ML basées sur le cloud et des environnements de déploiement d'entreprise.
- Solides fondamentaux en ingénierie logicielle, y compris un code lisible, des tests, le débogage et l'optimisation des performances.
Compétences et attributs
- Jugement technique : capacité à équilibrer l'évolutivité, la maintenabilité et la rapidité compte tenu des contraintes du monde réel.
- Communication claire : à l'aise pour expliquer les compromis et les décisions techniques aux pairs ingénieurs et aux parties prenantes non techniques.
- Esprit collaboratif et d'équipe : recherche les contributions tôt, partage le contexte de manière proactive et travaille efficacement avec les équipes d'ingénierie, d'analyse et métier.
- Mentalité de propriétaire avec une responsabilité pour la fiabilité et l'impact des solutions d'IA déployées.
- Curiosité intellectuelle avec un intérêt réel pour l'application de l'IA Générative et du ML aux problèmes d'entreprise réels – pas seulement une familiarité passagère avec la technologie.
- Confort avec l'ambiguïté : capable de progresser sans que chaque exigence soit entièrement définie, tout en sachant quand signaler l'incertitude.
- Adaptabilité et confort pour opérer dans des environnements techniques en évolution rapide.
- Grande attention aux détails et engagement à construire des solutions de haute qualité centrées sur l'utilisateur.
Préférable (Atouts)
- Expérience avec les écosystèmes d'IA Générative et de LLM y compris OpenAI, Azure OpenAI, ou des modèles open-source.
- Familiarité avec les frameworks d'orchestration tels que LangChain ou LlamaIndex.
- Expérience de travail avec des bases de données vectorielles et des plateformes de récupération telles que Azure AI Search, Pinecone ou pgvector.
- Exposition aux pratiques d'IA responsable, y compris l'explicabilité, la détection des biais, la gouvernance et la gestion des risques liés aux modèles.
Marsh s'engage en faveur du travail hybride, qui inclut la flexibilité du travail à distance et les avantages de collaboration, de connexion et de développement professionnel du travail en bureau. Tous les collègues de Marsh sont censés être dans leur bureau local ou travailler sur site avec les clients au moins trois jours par semaine. Les équipes basées au bureau identifieront au moins un « jour d'ancrage » par semaine où toute leur équipe sera présente en personne.
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