AI/ML Engineer (Gen AI-LLM-MLOps)

Localisation : Wilmington, DE (Présentiel Jour 1, Hybride 3 Jours par Semaine)

Type d'emploi : Long Terme, W2/Temps Plein Fortement Préféré

Entreprise : Ccube

Rejoignez notre équipe chez Ccube en tant qu'ingénieur IA/ML avec un accent sur l'ingénierie des données, l'ingénierie des caractéristiques et les MLOps. Conduisez des solutions IA innovantes et la conception d'architectures dans un environnement collaboratif.

• Concevoir et architecturer des plateformes IA évolutives en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et de deep learning.
• Collaborer avec les parties prenantes métiers, les data scientists et les équipes d'ingénierie pour recueillir les exigences des cas d'utilisation de l'IA.
• Évaluer les technologies émergentes en IA et les aligner avec notre stratégie IA d'entreprise.
• Définir les meilleures pratiques, cadres et standards pour l'architecture IA/ML.
• Diriger la mise en place des infrastructures IA/ML, incluant les services cloud, pipelines de données et déploiement de modèles.
• Assurer la robustesse, la fiabilité et la scalabilité des solutions IA/ML en production.
• Implémenter les mesures de gouvernance, de sécurité et de conformité pour les plateformes IA/ML.
• Optimiser les workflows IA/ML pour la performance, l'efficience des coûts et l'utilisation des ressources.
• Fournir un leadership technique et du mentorat aux équipes IA/ML.
• Communiquer les décisions d'architecture IA/ML et les stratégies aux parties prenantes et aux cadres.

• Expérience avérée dans la conception et l'architecture de plateformes IA/ML.
• Compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique, des architectures de deep learning et des frameworks (par ex., TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
• Expertise des plateformes cloud (par ex., GCP, Azure) et de leurs services IA.
• Solide connaissance du cycle de développement de modèles, des principes d'ingénierie logicielle et des principes d'ingénierie des données.
• Expérience avec les outils de conteneurisation et d'orchestration (par ex., AKS, GKE, OpenShift, Docker, Kubernetes).
• Capacité à concevoir et optimiser des systèmes de calcul distribué pour les charges de travail IA/ML.
• Familiarité avec les pratiques DevOps, les pipelines CI/CD et les outils d'automatisation.
• Excellentes compétences en résolution de problèmes et capacité à relever des défis techniques complexes.
• Compétences en communication efficaces pour collaborer avec des équipes interfonctionnelles et des parties prenantes.

La rémunération effective est influencée par les années d'expérience, les compétences spécialisées et les qualifications uniques. Ccube offre divers avantages tels que des assurances maladie, dentaire et vision subventionnées.

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