Infrastructure AI Specialist F/H Ajouter aux favoris
- Vous avez au moins 4 ans d'expérience dans le domaine.
- Maîtrise de Python pour le traitement des données, le développement de modèles et l'automatisation de scripts.
- Bonne compréhension des concepts et frameworks de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
- Connaissance opérationnelle des services IA/ML dans le cloud (AWS SageMaker, Azure ML ou Vertex AI).
- Compréhension des API REST , du format JSON et des principes d'intégration applicative permettant de connecter des agents IA aux applications d'entreprise et aux outils opérationnels.
- Expérience avec Git , GitHub/GitLab et les pratiques collaboratives de développement logiciel.
- Connaissance des concepts de qualité des données , de traçabilité des données (data lineage) et de gouvernance des données appliqués aux charges de travail IA et Machine Learning.
- Compréhension des technologies de conteneurisation (Docker) et connaissances de base de Kubernetes pour le déploiement de charges de travail Machine Learning.
- Familiarité avec les outils MLOps tels que MLflow , Weights & Biases ou des plateformes équivalentes de suivi et de gestion des expérimentations.
- Connaissances de base des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, pgvector) et des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) .
- Esprit analytique, capacité de résolution de problèmes et grande attention aux détails.
- Maîtrise professionnelle du français (obligatoire) et de l' anglais (obligatoire) .
- Expérience du fine-tuning de LLM ou de l' ingénierie de prompts appliquée à l'automatisation des infrastructures.
- Connaissance des outils d' AIOps tels que Dynatrace , New Relic AI ou Datadog AI .
- Familiarité avec les frameworks d' IA agentique tels que LangChain , AutoGen , CrewAI ou LlamaIndex .
- Sensibilisation aux enjeux de protection des données , d' éthique de l'IA et de réduction des biais algorithmiques .
- Connaissances de base en calcul distribué et en gestion des ressources GPU .
- Familiarité avec les technologies de scripting et d'automatisation telles que PowerShell , Bash ou les frameworks d'automatisation Python.
- Connaissance des technologies de recherche d'entreprise , des plateformes de gestion des connaissances et des solutions de traitement documentaire.
- Familiarité avec la gestion du cycle de vie des prompts , les techniques de test de prompts et leur optimisation.
- AWS Certified Machine Learning - Specialty ;
- Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102) ;
- Google Professional Machine Learning Engineer ;
- TensorFlow Developer Certificate ;
- DeepLearning.AI MLOps Specialization ;
- Databricks Generative AI Fundamentals ou certification équivalente en IA générative ;
- Certification en IA générative incluant le Prompt Engineering, les architectures RAG, les agents IA et les principes d'IA responsable.
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