Offre d'emploi AI Solution Architect
Île-de-France
Accetal
Le poste AI Solution Architect
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Les missions sont :
• Contribution à la définition d’un ensemble de processus standardisés et automatisés, et des patterns d’architecture pour accélérer, d’une manière efficace et efficiente, le passage à l'échelle et la mise en production d’un système d’IA (y compris le GenAI)
• Contribution , par votre expertise en LLMOps, à l’amélioration des bonnes pratiques de mise en production d’un système AI
• Conception, développement et mettre en œuvre des pipelines de training/fine-tuning et d'inférence pour les modèles AI/GenAI afin d’éprouver les patterns d’architectures définis dans l’AI Blueprint
• Contribution , par votre expertise en LLMOps, à l’amélioration des bonnes pratiques de mise en production d’un système GenAI.
• Identification des frameworks, outils et solutions nécessaires aux besoins de projets d’IA traditionnelle et GenAI
• Identification et testage des composants techniques et les outils nécessaires pour le développement et l’industrialisation de projets d’IA traditionnelle et GenAI
• Expérimentation des stratégies d’optimisation des performances des modèles LLM/GenAI en utilisant des techniques d'ingénierie de données et d'optimisation des ressources.
• Collaboration avec les entités analytiques pour améliorer les modèles LLM/GenAI en identifiant et en résolvant les problèmes de performance et de qualité.
• Mener une veille active, tant sur le plan technique que business et analyser les solutions proposées par les éditeurs externes pour simplifier la mise en production et le passage à l’échelle des projets IA.
Profil recherché
Compétences métier :
- Excellente connaissance de toute la chaine de traitement d’un projet d’IA traditionnel et GenAI
- Solide compréhension des concepts et des algorithmes ML et GenAI
- Solides compétences en programmation python, en langage de requête SQL et librairies de GenAI
- Expérience avec les stratégies d’optimisation GPU : compression, fine-tuning, parallélisme (données, modèle, tensor, pipeline), gestion de la mémoire (offloading, overlapping)
- Expérience avec les Frameworks pour le développement, le déploiement et l’inférence des LLMs
- Expérience dans le déploiement d’un projet ou de solution GenAI dans le cadre d’un POC ou MVP
- Bonne connaissance des plateformes distribuées et accélérateurs (GPUs, distributed computing, etc.)
- Expérience dans l’automatisation des projets IA/ML, l’implémentation du MLOps et des outils connexes
- Maitrise des principes et des bonnes pratiques DevOps et expérience dans l’implémentation de ces pratiques en utilisant des outils CI/CD and IaC.
- Connaissance des principes d'IA éthique
- Vous parlez et écrivez couramment l’anglais.
Compétences techniques :
- ML/IA Tools & libraries: Python, Scikit-learn, XGBoost, MLlib, Tensorflow, Keras, PyTorch, MxNet, etc.
- GenAI Orchestration : LangChain, LlamaIndex, AutoGen, etc...
- LLM inference and deployment frameworks/Runtime: Triton Inference Server, TorchServe, Rayserve, Kserve, TensorRT-LLM, vLLM, TGI, OpenLLM, NIM.
- ML/IA Platform : Domino, Robin, Openshift, Aure OpenAI, etc.
- MLOps Tools and IaC: Git, Gitlab-CI, Jenkins, Artifactory, SonarQube, X-Ray, Fortify, Nexus IQ Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, Ansible, Terraform, MLflow, Kubeflow, Airflow
- Storage: Hadoop, Kafka, Elasticsearch, Milvus, Weaviate, PgVector
Environnement de travail
Produire des référentiels de bonnes pratiques pour la construction et l’opérationnalisation d’un système AI/ML en s’appuyant sur les projets AI/ML de l’ensemble du groupe
- Accompagner les entités dans le déploiement de ces référentiels à travers des actions de communications, suivis et supports
- Répondre aux besoins d’outils sur les activités de Data Science
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