Royaume-Uni
Energy Exemplar
vector8
Ingénieur Senior IA/ML, Royaume-Uni
Royaume-Uni
United Kingdom
PythonAWSGCPDockerKubernetesTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Chez vector8 nous concevons, développons et livrons des solutions d'IA de qualité production, en tirant parti de notre compréhension approfondie et de notre spécialisation dans les secteurs des services financiers et de la vente au détail. Nos solutions varient en fonction du problème à résoudre, allant des systèmes agentiques aux solutions plus traditionnelles basées sur l'IA, utilisant LLMs, le ML classique ou des modèles vocaux. Chaque solution répond aux mêmes normes impeccables de performance, de robustesse et de maintenabilité à long terme.
Vous aiderez à construire des fondations IA que nos clients pourront réutiliser et étendre à mesure qu'ils passeront de cas d'usage individuels à des capacités à l'échelle de l'entreprise.
Pourquoi ce rôle est unique
- Vous travaillerez à l'intersection de la recherche en IA et de l'ingénierie logicielle d'entreprise, avec un fort accent sur les solutions pilotées par l'IA.
- Vous façonnerez l'avenir de l'adoption de l'IA dans certaines des organisations les plus complexes du Royaume-Uni.
- Vous comblerez le fossé entre l'IA de pointe et les contraintes réelles de l'entreprise (sécurité, conformité, systèmes existants).
- Vous aurez l'opportunité d'encadrer des équipes, de stimuler l'innovation et de représenter vector8 en tant que leader d'opinion.
Il s'agit d'un rôle d'ingénierie opérationnel où vous devrez :
- Concevoir et construire des agents et des flux de travail IA, incluant l'intégration d'outils, l'orchestration, les garde-fous et les étapes de validation humaine.
- Intégrer LLMs, la recherche d'informations et des modèles de ML classique ou vocaux aux systèmes et données existants des clients.
- Rendre ces solutions fiables en production grâce à une évaluation systématique, au traçage, à des stratégies de repli, ainsi qu'au contrôle des coûts et de la latence.
- Appliquer les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle : tests, CI/CD, conception modulaire et documentation.
- Répondre aux exigences des secteurs réglementés, telles que la sécurité, la conformité, le contrôle d'accès et l'intégration avec des systèmes existants.
- Prendre en charge les solutions de bout en bout, du cadrage avec le client jusqu'au suivi en production et à l'amélioration continue.
- Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs et chefs de projet de vector8, ainsi qu'avec les architectes et les équipes métier des clients.
1. Systèmes agentiques et flux de travail IA
- Concevoir et construire des agents LLM qui utilisent des outils et interagissent avec les systèmes et données d'entreprise
- Orchestrer des flux de travail multi-étapes et multi-agents, avec validation humaine et transfert si nécessaire
- Définir des limites claires pour chaque agent via des contrats d'outils typés, des sorties structurées, des garde-fous et des politiques d'accès
- Connecter les agents à d'autres systèmes via des protocoles ouverts tels que MCP et A2A, et via des APIs bien conçues
- Choisir l'architecture la plus appropriée pour chaque problème, qu'il s'agisse d'un agent, d'un flux de travail déterministe ou d'une solution de ML classique
- Évaluer systématiquement les solutions d'IA par rapport à des jeux de données pour générer des mesures de performance significatives.
2. Ingénierie logicielle pour l'IA
- Écrire du code propre, modulaire et bien documenté en Python (FastAPI, Pydantic, asyncio).
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de :
- Tests (unitaires, intégration, de bout en bout)
- CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Argo CD)
- Observabilité (journalisation, surveillance, traçage).
- Assurer la sécurité et la conformité (protection des données, contrôles d'accès, chiffrement).
- Intégrer les modèles et le code dans des pipelines CI/CD pour un déploiement fluide.
3. IA d'entreprise & MLOps
- Déployer et surveiller les solutions d'IA en production
- Concevoir et mettre en œuvre des pipelines MLOps pour :
- L'entraînement, le réglage fin et l'évaluation des modèles
- Le versionnage des modèles et le suivi de lignage
- Les tests A/B et les déploiements canary.
- Assurer l'évolutivité et la fiabilité (mise à l'échelle automatique, tolérance aux pannes, reprise après sinistre).
- Collaborer avec les ingénieurs de données pour construire des pipelines de données (par lots, en streaming, en temps réel).
4. Collaboration & Leadership technique
- Travailler en étroite collaboration avec les propriétaires de produits, DevOps et l'assurance qualité au sein d'une équipe agile et interfonctionnelle.
- Encadrer les ingénieurs juniors et promouvoir les meilleures pratiques en IA/ML et en ingénierie logicielle.
- Traduire les exigences produit en solutions techniques et décisions architecturales
- Documenter les architectures, les décisions et les meilleures pratiques pour un usage interne et client.
- Développer des relations avec les parties prenantes internes et externes, y compris les clients et les partenaires.
5. Développement de solutions IA de bout en bout (moins fréquent mais possible)
- Concevoir, mettre en œuvre et déployer des solutions de machine learning distribuées, à haut volume, haute performance et faible latence, en mettant l'accent sur les modèles GenAI, et en particulier les intégrations LLM et les architectures pilotées par API.
- Prendre la responsabilité de vos modèles tout au long de leur cycle de vie :
- Exploration et nettoyage des données pour construire des jeux de données reproductibles et versionnés
- Recherche de pointe pour identifier les meilleures architectures pour le problème (ex: transformers, RAG, réglage fin).
- Mise en œuvre, entraînement et optimisation dans des environnements reproductibles
- Déploiement, surveillance et maintenance en production.
- Optimiser les modèles pour la performance, la latence et l'efficacité des coûts, en particulier dans le service et l'inférence LLM.
6. Innovation & Amélioration continue
- Rester à la pointe des dernières architectures IA et ML (transformers, Mixture of Experts, attention creuse).
- Expérimenter des techniques de pointe (quantification, distillation, décodage spéculatif).
- Évaluer et comparer les modèles open-source et propriétaires (Llama, Mistral, Mixtral, GPT-4, Claude).
- Apporter vos propres idées via le processus d'idéation de vector8.
- Contribuer aux accélérateurs IA de vector8 (composants réutilisables pour les problèmes industriels courants).
- Adopter une mentalité stratégique et d'amélioration continue pour stimuler l'innovation.
Le poste est principalement basé à Londres, avec des déplacements occasionnels sur les sites des clients et une collaboration avec des équipes à travers l'Europe.
Prérequis
- 5 ans et plus d'expérience en ingénierie IA/ML, développement logiciel ou domaine connexe.
- Expertise dans les architectures LLM et les méthodologies d'entraînement :
- Transformers, mécanismes d'attention, réglage fin, RAG, quantification
- Ingénierie de prompt, évaluation de modèles, détection de biais
- Solide connaissance des architectures de machine learning : entièrement connectées, CNN, LSTM, transformers et modèles de ML classique.
- Solides compétences en ingénierie logicielle :
- Maîtrise de Python (FastAPI, Pydantic, asyncio, indications de type)
- Expérience du développement d'API
- Familiarité avec les chaînes d'outils modernes (Docker, Kubernetes, Terraform)
- Expérience pratique des intégrations LLM :
- Fournisseurs LLM
- Bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, Milvus)
- Service de modèles (vLLM, TGI, KServe)
- Expérience avec MLOps et les déploiements en production
- Compréhension des défis d'entreprise :
- Sécurité, conformité, évolutivité, optimisation des coûts.
- Expérience avec les bases de données relationnelles et non relationnelles.
- Solides compétences en résolution de problèmes et en débogage.
- Licence ou Master en informatique, mathématiques, physique ou domaine connexe.
- Expérience avec les environnements multi-cloud (AWS, Azure, GCP).
- Expérience avec l'optimisation de code (ex: quantification de modèle, parallélisation).
- Excellentes compétences en communication et en collaboration
- Un rôle à la pointe de la transformation par l'IA, travaillant avec des technologies d'IA de pointe sur des solutions innovantes qui créent une valeur commerciale réelle et mesurable.
- Un environnement de travail dynamique et entrepreneurial où vos contributions stimulent directement la croissance de l'entreprise.
- Une culture d'équipe solidaire qui privilégie l'apprentissage continu, le développement professionnel et la croissance personnelle.
- Une éthique de leadership axée sur l'autonomisation des personnes, favorisant la collaboration, l'excellence, l'authenticité et la diversité.
- Un package salarial compétitif, 25 jours de vacances, un budget de développement et une hiérarchie plate.
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