Machine Learning Engineer - Technical Lead II

Bienvenue chez Crowe, où votre parcours professionnel décolle. Chez Crowe, nous sommes déterminés à fournir des solutions innovantes aux défis commerciaux complexes d'aujourd'hui. Notre équipe d'experts en comptabilité, en conseil et en technologie est célébrée pour sa profonde connaissance et son engagement à délivrer des résultats mesurables qui génèrent de la valeur commerciale. En donnant la priorité aux solutions technologiques émergentes et en favorisant la croissance interne des carrières, Crowe continue d'être reconnu comme un « Best Place to Work ». Avec une riche histoire de 75 ans, rejoignez-nous alors que nous continuons à croître !

Chez Crowe, notre mission est de rendre l'avenir du travail plus significatif grâce à des solutions AI et machine learning de pointe. Notre équipe de professionnels AI et ML de classe mondiale exploite les données, les architectures modernes et le logiciel en tant que service (SaaS) alimenté par l'IA pour résoudre des problèmes complexes. En nous concentrant sur des produits AI évolutifs et en collaborant étroitement avec des experts en la matière, nous préparons la stratégie technologique et d'innovation de Crowe.

Nous sommes engagés à promouvoir la bonne science, en fournissant à notre équipe le temps et les ressources nécessaires pour exceller dans leurs projets. Notre objectif est de rendre les grands scientifiques encore meilleurs grâce à une culture inclusive de discussions régulières sur l'éthique, de réunions de club de lecture, de sessions de présentation éclair, de soutien aux conférences, et de temps d'apprentissage dédié.

Nous valorisons l'équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle. Notre équipe distribuée bénéficie de congés illimités et d'une politique de télétravail flexible, ce qui vous permet de concilier efficacement votre vie professionnelle et personnelle.

En tant que Machine Learning Engineer - Technical Lead II pour Crowe Intelligent Document Analyzer (CIDA), vous jouerez un rôle crucial dans la définition de l'avenir de notre produit d'extraction de documents. Vous conduirez la transition d'une combinaison de modèles de traitement du langage naturel et de représentations intégrées à une intégration complète avec notre plateforme AI générative interne, en utilisant des modèles de langage de grande taille (LLMs).

• Architecturer et diriger la vision technique pour CIDA, en fusionnant les capacités LLM avec les solutions NLP existantes pour améliorer la précision prédictive et l'expérience utilisateur.
• Collaborer avec le chef de produit et les équipes clients pour traduire les besoins des utilisateurs finaux en solutions techniques efficaces.
• Maintenir des normes élevées de qualité de code et identifier les améliorations bénéfiques pour le produit et l'équipe.
• Analyser les risques futurs et planifier les mitigations en collaboration avec les équipes partenaires.
• Développer et exécuter des plans de test et des opportunités d'automatisation.
• Collaborer avec le ML DevOps pour la scalabilité, la stabilité et la maintenabilité du produit.
• Soutenir les cycles de publication logicielle et déployer le code fonctionnel en production.
• Diriger et encadrer une équipe diversifiée d'ingénieurs en apprentissage automatique.

• Maîtrise du codage en Python et familiarité avec les systèmes Linux/UNIX.
• Expérience en machine learning en production en utilisant des outils comme Docker et Git ; familiarité avec Kubernetes.
• Expérience pratique avec des modèles de langage de grande taille tels que ChatGPT et des outils comme les transformers de huggingface.
• Connaissance des techniques NLP, y compris la correspondance floue et la reconnaissance d'entités nommées.
• Compétences solides en architecture ML, alignant la vision technique avec la stratégie produit.
• Compétences en communication efficaces pour les audiences techniques et non techniques.
• Compétences en leadership favorisant la croissance professionnelle et le travail d'équipe.

• Expérience des cycles de publication logicielle et développement de critères de test utilisant des plateformes telles que Azure DevOps ou Github.
• Familiarité avec des outils d'extraction de texte commerciaux comme Azure Form Recognizer.
• Connaissance de diverses techniques de modélisation NLP et de solutions de vision par ordinateur.
• Expérience des méthodologies Agile, y compris