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Ingénieur IA Appliquée Senior
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Qui sommes-nous ?
Groundswell est un intégrateur technologique et fournisseur de solutions de premier plan, résolument engagé à résoudre les défis les plus complexes auxquels sont confrontées les agences fédérales aujourd'hui. Notre nom, Groundswell, représente notre engagement à être un changement sismique et imparable au sein du gouvernement. Nous avons la culture d'une petite entreprise avec la portée et les résultats d'une grande entreprise. Êtes-vous prêt à être audacieux, à être audacieux et à piloter le changement à un rythme rapide ? Rejoignez-nous, où nous aurons un plus grand impact ensemble.
Ce que vous ferez
Nous recherchons un ingénieur capable de transformer des problèmes commerciaux ambigus en solutions d'IA fonctionnelles, et qui reconnaît quand l'IA n'est pas la réponse.
Il s'agit d'un rôle pratique et orienté client. Vous travaillerez avec les parties prenantes pour comprendre un flux de travail, déterminer si une capacité d'IA l'améliorera de manière significative, concevoir l'approche, la construire, démontrer qu'elle fonctionne et en rester responsable en production. Vous travaillerez sur le cycle de vie complet plutôt que de passer d'une phase à l'autre (découverte, construction, opérations).
Le travail couvre la prestation client, le développement de produits internes, des preuves de concept rapides et la formation interne. Vous devriez être à l'aise pour passer de l'un à l'autre, et à l'aise pour être la personne la plus compétente en IA dans une pièce comprenant des ingénieurs, des cadres et des utilisateurs finaux.
Le rôle se situe à l'intersection de trois ensembles de compétences : comprendre ce que l'IA moderne peut et ne peut pas faire, la rigueur d'ingénierie pour la mettre en production, et la compétence en communication pour mener une conversation sur les exigences avec quelqu'un qui n'a jamais utilisé la technologie.
Responsabilités
- Mener la découverte avec les parties prenantes commerciales et techniques pour comprendre le flux de travail, la décision soutenue et la norme actuelle pour les résultats acceptables.
- Définir des critères de succès mesurables avant la construction, y compris les objectifs de précision, les seuils d'examen humain, les conditions d'acceptation et la définition de l'échec.
- Recommander de ne pas utiliser l'IA lorsqu'une solution plus simple est la bonne. Les règles, les changements de processus et les interfaces améliorées sont souvent la bonne réponse, et les identifier tôt fait partie du travail.
- Sélectionner le modèle d'IA approprié au problème, tel que l'extraction, la classification, la résumé, la récupération ou un flux de travail agentique, plutôt que de se rabattre sur l'option la plus sophistiquée disponible.
- Prendre et défendre les décisions d'architecture sur l'endroit où une charge de travail doit s'exécuter, en pesant la qualité, le coût, la latence, la sécurité et les contraintes d'autorisation.
- Construire la capacité complète plutôt que les seuls composants d'IA. Cela comprend la conception des invites et de la récupération, les sorties structurées, les définitions d'outils et de fonctions, l'intégration de API, la gestion des données, les états d'erreur et l'interface utilisateur. L'adoption dépend généralement de ces éléments de support autant que des performances du modèle.
- Construire des ensembles d'évaluation à partir de données réelles et mesurer par rapport à ceux-ci, en itérant en fonction des résultats plutôt que de l'intuition.
- Déterminer quand une capacité est prête pour le déploiement, et identifier quand elle ne l'est pas.
- Opérationnaliser les capacités dans l'environnement client, y compris les exigences de gouvernance, de journalisation et de traçabilité.
- Produire une documentation claire couvrant ce que fait la solution, ses limites connues, comment elle a été validée et ce qui se passe lorsqu'elle produit un résultat incorrect.
- Surveiller la qualité, le coût, la latence et la dérive après le lancement, et optimiser à mesure que des options meilleures ou moins chères deviennent disponibles.
- Définir la direction que les clients ne peuvent pas encore articuler. Montrez-leur ce qui est possible, façonnez la feuille de route et soutenez le dossier avec des preuves fonctionnelles plutôt qu'avec du matériel de présentation.
- Élever le niveau technique des personnes qui vous entourent en encadrant les ingénieurs plus novices en IA, en examinant leur travail et en développant le jugement de l'équipe ainsi que sa production.
- Contribuer avec des modèles réutilisables à l'équipe afin que chaque projet ne reparte pas de zéro.
- Passer de la prestation client, au travail sur produit interne, aux preuves de concept rapides et à la formation interne selon les besoins du travail.
Qualifications requises
- + de 7 ans de développement et de mise en production de logiciels.
- Au moins 2 ans d'expérience pratique dans la construction d'applications intégrant des grands modèles de langage, y compris l'ingénierie des invites (prompt engineering), la génération augmentée par récupération (retrieval-augmented generation), l'extraction structurée, l'utilisation d'outils et les modèles agentiques.
- Expérience démontrée dans l'évaluation de la qualité des systèmes d'IA, y compris la création d'ensembles de tests, la définition de métriques et la prise de décisions de déploiement basées sur des preuves.
- Solides compétences en programmation dans un langage généraliste tel que Python, TypeScript, ou SQL, avec une expérience dans l'intégration d'APIs et le travail avec des données imparfaites, appliquées à l'ensemble de l'application plutôt qu'à la seule couche d'IA.
- Capacité avérée à mener des conversations sur les exigences avec des parties prenantes non techniques et à traduire ce que vous entendez en une approche technique.
- Bon jugement sur les compromis entre précision, coût, latence et complexité, avec la capacité d'expliquer ces compromis aux ingénieurs et aux cadres.
- Excellentes compétences en communication écrite. Ce rôle produit de la documentation destinée aux clients et des justifications de conception.
- Capacité à travailler avec une direction minimale dans des situations ambiguës, à identifier les problèmes qui méritent d'être résolus avant qu'ils ne soient assignés, à proposer une approche et à la mener à une décision.
- Un historique d'amélioration des capacités des autres ingénieurs, avec ou sans titre de leadership formel.
- Citoyenneté américaine requise. Capacité à obtenir et à maintenir toute enquête de sécurité fédérale, détermination de l'aptitude ou autorisation de sécurité requise par les engagements clients assignés.
Qualifications préférées
- Master dans un domaine pertinent tel que la science des données, l'analyse commerciale, les mathématiques ou l'informatique.
- Expérience avec une plateforme d'application ou low-code telle qu'Appian, OutSystems, Mendix, Microsoft Power Platform, ServiceNow, ou Salesforce.
- Expérience de prestation dans le secteur public ou les industries réglementées, y compris les processus de conformité et d'autorisation.
- Expérience avec les services d'IA cloud tels que AWS Bedrock ou Azure OpenAI.
- Familiarité avec les outils d'évaluation ou d'observabilité de LLM.
- Expérience préalable en conseil, ingénierie de solutions, services professionnels ou travail client intégré.
Compétences
Certification
La fourchette salariale pour ce rôle prend en compte le large éventail de facteurs pris en compte dans les décisions de rémunération, y compris, mais sans s'y limiter, les compétences, l'expérience et la formation ; les licences et certifications ; ainsi que d'autres besoins commerciaux et organisationnels. L'estimation de la fourchette divulguée n'a pas été ajustée pour tout différentiel géographique applicable associé au lieu où le poste peut être pourvu. Chez Groundswell, il n'est pas typique qu'un individu soit embauché à ou près du haut de la fourchette pour son rôle, et les décisions de rémunération dépendent des faits et circonstances de chaque cas. Une estimation raisonnable de la fourchette actuelle est :
$149,748.00 - $205,305.00
NOTE : Groundswell n'accepte pas les CV non sollicités par ou provenant de sociétés de recherche ou d'agences de recrutement. Tous les CV non sollicités seront considérés comme la propriété de Groundswell, et Groundswell ne sera pas obligé de payer de frais de placement.
Employeur garantissant l'égalité des chances. Tous les candidats qualifiés recevront une considération pour l'emploi sans distinction de race, de couleur, de religion, de sexe, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'origine nationale, d'âge, de grossesse, d'informations génétiques, de handicap, de statut de vétéran protégé, ou de toute autre catégorie protégée en vertu des lois fédérales, étatiques et locales applicables.
Lire une copie de la Déclaration de politique de non-discrimination de l'entreprise.
Ressources supplémentaires
- Notification EO 13496 des droits des employés en vertu du NLRA
- Connaissez vos droits : la discrimination sur le lieu de travail est illégale
Accommodation pour l'accessibilité des personnes handicapées : Si vous êtes une personne handicapée et que vous souhaitez demander un aménagement raisonnable dans le cadre du processus de sélection de l'emploi, veuillez nous contacter à l'adresse hr@gswell.com ou au 703-639-1777.
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