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Service Delivery Center, Développeur IA - Senior
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L'opportunité
Chez EY, nous nous engageons à façonner votre avenir avec confiance. Nous vous aiderons à réussir dans une puissance mondiale de équipes diverses et à faire progresser votre carrière où vous le souhaitez. Rejoignez EY et contribuez à bâtir un monde du travail meilleur.
Développeur IA SDC - Senior
Soutient la prestation de services de développement de solutions ou d'infrastructure pour les initiatives IA/ML, en appliquant de solides compétences techniques et une expérience pratique en ingénierie. Contribue à la conception, au développement, à la prestation et à la maintenance de solutions ou d'infrastructures basées sur l'IA, tout en respectant les normes d'ingénierie pertinentes et les attentes en matière de prestation de projets. Comprend les exigences des utilisateurs et aide à les traduire en conceptions techniques solides et en plans de mise en œuvre. Contribue à l'intégration des capacités IA/ML dans des solutions d'entreprise plus larges, en mettant l'accent sur la qualité, la scalabilité et l'impact utilisateur.
Vos responsabilités clés
- Développer, tester, déployer et supporter des solutions IA/ML, d'IA générative et d'automatisation intelligente en production.
- Résoudre des problèmes techniques complexes dans le développement, l'intégration et le support de production par le codage, le débogage, les tests, le dépannage et la remédiation de conception structurée.
- Traduire les exigences des utilisateurs en conceptions techniques, APIs, flux de travail et modèles d'implémentation supportables.
- Construire et intégrer des composants de solution LLM, RAG et agentiques dans des solutions, applications et plateformes d'entreprise.
- Soutenir la prestation de projets par une exécution disciplinée, une estimation, une documentation, une communication de statut et une identification des risques.
- Participer aux revues de conception, en fournissant une analyse réfléchie des compromis et un avis sur la mise en œuvre.
- Utiliser des outils modernes d'ingénierie logicielle assistée par IA tels que Claude Code, Codex, ou des plateformes de codage agentiques équivalentes dans le cadre de la prestation d'ingénierie quotidienne pour améliorer la vitesse de livraison, la qualité du code et l'efficacité de l'ingénierie.
Prérequis
Compétences en IA et Ingénierie
Fondamentaux de l'IA Générative
- Expérience dans la conception, la construction et la maintenance d'applications LLM en production, y compris des pipelines de bout en bout, de l'ingestion des données à la livraison des sorties du modèle (par exemple, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI etc.).
- Expérience pratique démontrée dans la construction de systèmes à récupération augmentée qui ancent les sorties de modèles dans les sources de connaissances d'entreprise, y compris les stratégies de segmentation, les pipelines d'intégration et l'optimisation de la récupération (par exemple, LlamaIndex, LangChain, Pinecone, Weaviate, Azure AI Search, pgvector etc.).
- Connaissances techniques opérationnelles des modèles d'intégration, de la recherche vectorielle et des modèles de récupération sémantique utilisés pour ancrer les sorties LLM dans les sources de connaissances d'entreprise (par exemple, OpenAI Embeddings, Azure AI Search, pgvector etc.).
- Maîtrise des techniques d'ingénierie de prompt, y compris le zero-shot, le few-shot, le chain-of-thought et la conception de sorties structurées, avec la capacité d'évaluer et d'itérer systématiquement sur les performances des prompts (par exemple, DSPy, PromptFlow etc.).
Agentique et Ops LLM
- Expérience dans la conception et la construction de systèmes agentiques, y compris les modèles d'orchestration multi-agents, l'utilisation d'outils et la conception de mémoire pour des flux de travail singuliers et multi-étapes (par exemple, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, NVIDIA NIM etc.).
- Capacité à déboguer, dépanner et corriger les systèmes LLM et agentiques en production, y compris le diagnostic des défaillances dans les couches de récupération, d'orchestration et de génération.
Ingénierie logicielle
- Compétences pratiques en ingénierie logicielle en Python, avec la capacité d'écrire du code propre, modulaire et de qualité production pour les pipelines LLM et les applications agentiques.
- Expérience de travail avec des ensembles de données structurées et non structurées pour soutenir le développement d'applications LLM, y compris la curation, la préparation et la validation de la qualité des données pour les entrées et les sorties du modèle.
- Familiarité opérationnelle avec les modèles RESTful et événementiels API, y compris les flux de travail asynchrones, les limites de service et l'intégration des sources de données d'entreprise pour exposer les capacités LLM et agentiques.
- Compréhension pratique des concepts de conteneurisation et d'orchestration pour l'empaquetage et le déploiement d'applications LLM dans des environnements cloud (par exemple, Docker, Kubernetes, Azure Container Apps, AWS ECS etc.).
- Compréhension des meilleures pratiques d'ingénierie logicielle appliquées aux systèmes ML, y compris la conception de code modulaire, les modèles de test pour les pipelines IA et la validation de la qualité des données.
- Familiarité avec la surveillance des données et l'observabilité des données dans les environnements cloud (Open Telemetry, Azure Application Insights etc.).
- Exposition aux pratiques de CI/CD et d'opérationnalisation pour les systèmes IA, y compris le déploiement de modèles et de flux de travail, la gestion des versions, la promotion des environnements et le support des versions dans des environnements cloud ou conteneurisés.
Pour être éligible au poste, vous devez avoir
- Un diplôme de licence ou de master
- Minimum de 2 années d'expérience professionnelle pertinente en ingénierie, y compris une expérience significative dans des rôles d'ingénierie IA/ML
- Excellente communication, capable d'expliquer le comportement complexe des systèmes IA et les compromis aux parties prenantes techniques et non techniques, y compris les risques et la conformité.
- Fort sens de la responsabilité et de l'imputabilité, en assumant la responsabilité des systèmes IA de la conception à la production et à la résolution des problèmes.
- Capacité à opérer efficacement à mesure que les exigences, les réglementations et les technologies évoluent.
- Esprit collaboratif et transversal, en travaillant en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie, de produit et les équipes.
Idéalement, vous possédez également
- Collaborer avec les équipes de développement, d'ingénierie, de produit, de données, d'architecture et de gestion de projet pour fournir des capacités IA de grande valeur.
- Capacité à construire et maintenir des pipelines d'observabilité de modèles, y compris le traçage des chaînes de raisonnement agentiques multi-étapes, la détection de dégradation des sorties et la surveillance des dérives comportementales en production (par exemple, LangSmith, Arize, Datadog, Azure Monitor etc.).
- Familiarité avec les approches de fine-tuning de LLM y compris le fine-tuning par instructions et l'optimisation par préférences, avec une compréhension de quand le fine-tuning est approprié par rapport aux solutions basées sur les prompts (par exemple, LoRA, QLoRA, PEFT, NeMo Framework etc.).
- Familiarité avec les principes d'IA responsable, y compris l'évaluation des biais et de l'équité, la conception avec intervention humaine et les approches d'explicabilité dans le contexte des services financiers.
- Familiarité avec la conception de pipelines de données pour les charges de travail IA, y compris l'ingestion, la transformation et la validation de la qualité.
- Familiarité avec les plateformes cloud pour la construction, l'entraînement et le déploiement de solutions LLM évolutives (par exemple, Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI etc.).
- Familiarité avec les outils d'ingénierie logicielle assistée par IA pour accélérer le développement, la mise en œuvre et les pratiques de revue de code (par exemple, Claude Code, GitHub Copilot, Codex etc.).
Solides bases en IA/ML traditionnelle et en fondamentaux de deep learning, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'ingénierie des caractéristiques, l'évaluation des modèles, les architectures de réseaux neuronaux et les compromis d'entraînement, avec la capacité d'appliquer ces concepts lors de la conception de solutions IA d'entreprise.
Ce que nous vous offrons
Chez EY, nous vous développerons avec des compétences orientées vers l'avenir et vous équiperons d'expériences de classe mondiale. Nous vous donnerons les moyens d'agir dans un environnement flexible, et nourrirons vous et vos talents extraordinaires dans une culture diverse et inclusive d'équipes mondialement connectées. Apprenez-en plus eur01.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.ey.com%2Fen_gl%2Fcareers&data=05%7C02%7Cdeborah.compagner%40ey.com%7C41999b589ae04d7f6b8a08dd04d62e9a%7C5b973f9977df4bebb27daa0c70b8482c%7C0%7C0%7C638672040144488329%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=Mb96MEoh9R3oQ1cGLr73tEDtKTSUYCyfOhCZ%2BmMHY9w%3D&reserved=0.
- Nous offrons un programme complet de rémunération et d'avantages sociaux où vous serez rémunéré en fonction de vos performances et reconnu pour la valeur que vous apportez à l'entreprise. La fourchette de salaire de base pour ce poste dans toutes les zones géographiques aux États-Unis est de 65 500 $ à 134 000 $. La fourchette de salaire de base pour la région métropolitaine de New York, l'État de Washington et la Californie (hors Sacramento) est de 78 600 $ à 152 100 $. Les salaires individuels dans ces fourchettes sont déterminés par une grande variété de facteurs, notamment mais sans s'y limiter, l'éducation, l'expérience, les connaissances, les compétences et la géographie. De plus, notre programme de rémunération totale comprend une couverture médicale et dentaire, des régimes de retraite et de 401(k), et une large gamme d'options de congés payés.
- Rejoignez-nous dans notre modèle hybride dirigé par l'équipe et habilité par la direction. Notre attente est que la plupart des personnes dans des rôles externes au service des clients travaillent ensemble en personne 40-60% du temps sur la durée d'un engagement, d'un projet ou d'une année.
- En vertu de notre politique de vacances flexible, vous déciderez du nombre de jours de vacances dont vous avez besoin en fonction de votre situation personnelle. Vous bénéficierez également de congés pour les jours fériés EY désignés, les pauses hivernales/estivales, les soins personnels/familiaux et d'autres congés selon les besoins pour soutenir votre bien-être physique, financier et émotionnel.
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