Canada
TSMC
Hygiena LLC
Ingénieur IA Appliquée (Ingénieur Applications LLM)
Canada
Toronto, Ontario, Canada · Camarillo, California, United States
PythonAWS
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Hygiena fournit des tests et des solutions de diagnostic microbiologique rapide pour les processus critiques et sensibles dans le monde entier. Les technologies de diagnostic propriétaires de Hygiena permettent aux clients de prévenir les maladies et de sauver des vies, de se conformer aux réglementations, de protéger les produits et les marques, et de gérer leurs activités plus efficacement. Les solutions sont vendues dans un large éventail d'industries à l'échelle mondiale, mais l'accent principal est mis sur la sécurité alimentaire.
Notre siège social est situé à Camarillo, en Californie, et nous avons des bureaux dans le monde entier. Nous recherchons activement des personnes talentueuses pour nous aider à développer l'entreprise !
Chez Hygiena, nous croyons :
- En fournissant des produits et services de la plus haute qualité
- En étant un leader de l'innovation
- En ayant un désir impérieux de nous améliorer et de gagner sur le marché
- En contribuant positivement non seulement sur le lieu de travail, mais aussi dans notre communauté et notre environnement !
Avec une croissance rapide vient l'opportunité. Nous recherchons un
Ingénieur IA Appliquée (Ingénieur Applications LLM) pour rejoindre notre équipe sur site dans nos bureaux de Camarillo, CA ou Mississauga, Ontario ! Il s'agit d'un poste à temps plein / cadre.
Pourquoi vous voudrez rejoindre Hygiena
- 🚀 Travail d'équipe comme valeur fondamentale
Notre accent sur le travail d'équipe et la communication interfonctionnelle nous permet de construire des liens plus solides au sein de notre entreprise.
- 🌍 Faites partie de quelque chose de grand
Nous jouons un rôle essentiel en aidant à prévenir les crises sanitaires mondiales telles que les maladies d'origine alimentaire, les infections nosocomiales et autres épidémies.
- 💝 Redonner à nos communautés
Nous croyons qu'il faut redonner en soutenant les organisations locales engagées à améliorer la vie des enfants et des jeunes dans nos communautés.
Responsabilités
- Concevoir, construire et déployer des applications GenAI/LLM de qualité production sur les produits Hygiena, y compris SureTrend — copilotes, agents conversationnels et assistants, automatisation des flux de travail et aide à la décision. Mettre en œuvre des flux de travail d'agents (utilisation d'outils, exécution multi-étapes, contrôles humains dans la boucle) en accordant une attention particulière à la fiabilité, à la sécurité et aux modes de défaillance clairs.
- Concevoir et construire des systèmes avancés de récupération et de connaissances (RAG) : recherche hybride, bases de données vectorielles et graphiques, stratégies d'indexation, réordonnancement, mise en cache et attribution des sources — en basant la génération sur des sources faisant autorité telles que les cadres réglementaires (FSMA, HACCP, Codex), les normes de validation (AOAC, MicroVal, AFNOR), les SOP et la documentation technique.
- Ingénierie pour la production tout au long du cycle de vie du développement logiciel (build → test → deploy → monitor → iterate). Mettre en œuvre les pratiques MLOps/GenAIOps (CI/CD, reproductibilité, parité d'environnement, versionnage de modèles/prompts/agents) et construire l'évaluation et l'observabilité pour les systèmes GenAI et d'agents — traçabilité et instrumentation, suites de tests de régression, notation automatisée et boucles d'itération de prompts/politiques.
- Tester la sécurité et effectuer des red team sur les systèmes LLM et d'agents — en sondant les injections de prompts, les jailbreaks, les fuites de données/PII, l'utilisation non sécurisée d'outils et les sorties dangereuses ou non conformes ; construire des suites de tests contradictoires et renforcer les systèmes et les garde-fous en fonction des résultats. Concevoir pour un déploiement sécurisé avec des contrôles d'accès, une auditabilité, la gestion des données sensibles et des garde-fous d'IA responsable adaptés à un domaine réglementé.
- Configurer et intégrer des solutions d'IA dans les environnements d'entreprise et clients — APIs, systèmes de données et applications métier (par exemple, LIMS, QMS, ERP et outils de collaboration) — en équilibrant qualité, latence, coût, confidentialité et adoption. Soutenir la préparation, la transformation et la validation des données qui alimentent la récupération, l'évaluation et l'entraînement/déploiement de modèles.
- Collaborer avec les chefs de produit, les ingénieurs de données, l'ingénierie ML et les scientifiques en sécurité alimentaire ; traduire des besoins produits et de domaine ambigus en exigences techniques claires et compromis ; documenter les modèles, les décisions et l'instrumentation ; et rester à jour sur les outils, modèles et frameworks d'IA émergents, en intégrant ceux qui sont prometteurs dans les cas d'utilisation réels de Hygiena.
Qualifications
- Licence en informatique, science des données, ingénierie ou un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente ; Master apprécié.
- Minimum de 3–5 ans d'expérience professionnelle en ingénierie logicielle, IA ou ML, avec de solides fondamentaux en ingénierie backend.
- 1+ ans d'expérience pratique dans la construction et le déploiement d'applications basées sur LLM en production, avec des considérations de livraison réelles (latence, coût, fiabilité, sécurité).
- Solide maîtrise de Python et expérience dans la construction de APIs/services (par exemple, REST/gRPC) et l'intégration avec des systèmes d'entreprise.
- Expérience pratique avec au moins une plateforme GenAI de pointe — Anthropic, Google, ou OpenAI — et ses blocs de construction clés (par exemple, Claude API, Claude pour l'Entreprise, utilisation d'outils, pensée étendue, Claude Code ; Gemini API, Vertex AI Agent Builder, grounding ; OpenAI Assistants/Responses APIs, Agents SDK).
- Expérience dans la construction de systèmes avancés de récupération/recherche (récupération hybride, recherche vectorielle, réordonnancement) et aisance à travailler avec plusieurs bases de données (vectorielles, graphiques, relationnelles/documentaires/de recherche).
- Expérience dans la mise en œuvre de modèles d'agents (gestion du contexte, mémoire/état, orchestration et utilisation d'outils).
- Familiarité avec les frameworks d'IA conversationnelle (LLMs, chatbots, assistants virtuels, agents) et leurs APIs.
Compétences
- Sens du produit développé et état d'esprit axé sur la livraison — prend les idées du concept de preuve à la version MVP puis à la production, en concevant pour la manière dont les utilisateurs réels s'appuieront sur les sorties de l'IA.
- Rigueur concernant l'exactitude, la traçabilité, la sécurité et la sûreté — conçoit pour la confiance, les garde-fous et la défaillance gracieuse dans un domaine réglementé et critique pour la sécurité.
- À l'aise avec l'ambiguïté et l'itération rapide ; capable de prototyper rapidement, d'évaluer rigoureusement et de renforcer en code de production fiable.
- Communication claire des décisions techniques et de conception à des publics diversifiés, y compris le produit, l'ingénierie ML, les données et les clients.
- État d'esprit collaboratif ; travaille efficacement avec les équipes d'ingénierie, de données, de produit et de sécurité alimentaire/de domaine.
- Curiosité intellectuelle et engagement à rester à jour sur les avancées en matière d'IA générative et d'ingénierie LLM appliquée.
- Mentalité de forte responsabilité — assume la responsabilité de la qualité, de la fiabilité et de la sécurité des fonctionnalités d'IA qu'il/elle déploie.
- Expérience avec les pratiques MLOps/LLMOps (frameworks d'évaluation, surveillance des modèles, gestion des prompts) sur une plateforme telle que Azure Machine Learning, et avec des frameworks/outils d'applications LLM (par exemple, LangChain, LlamaIndex), préférable.
- Expérience en test de sécurité ou en red teaming de systèmes LLM/d'agents (par exemple, injection de prompts, jailbreaks, fuites de données), et familiarité avec des frameworks tels que l'OWASP Top 10 pour les Applications LLM, préférable.
- Expérience avec les environnements cloud (AWS, Azure, et/ou Google Cloud), les services de plateforme courants (stockage, calcul, IAM, réseau), les conteneurs et le CI/CD préférable.
- Expérience en ingénierie de données ou en science des données (par exemple, Spark, Airflow/dbt, ingénierie de caractéristiques, expérimentation, évaluation de modèles), et expérience dans une industrie réglementée ou critique pour la sécurité telle que la sécurité alimentaire, le diagnostic ou les sciences de la vie, est un avantage mais pas une exigence.
Fourchette de salaire (Applicable en Californie) : $137,000 - $162,000 par an + bonus
Nous sommes un employeur garantissant l'égalité des chances et valorisons la diversité. Tous les emplois sont décidés sur la base des qualifications, du mérite et des besoins de l'entreprise. 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, de handicap ou de statut de vétéran protégé. Hygiena participe à E-Verify.
Avantages et Perks (Applicable en Californie
- 15 jours de congés payés et 10 jours fériés payés par l'entreprise
- Assurance médicale avec contribution de l'employeur à un HSA, assurance dentaire, assurance vision disponibles dès le 1er mois suivant la date de début
- Assurance vie, assurance invalidité de courte et longue durée payées par l'entreprise et programme d'aide aux employés
- 401(k) avec contributions de l'employeur en matière de participation aux bénéfices et de type Safe Harbor
- Programme de remboursement des frais de scolarité
- Correspondance des contributions caritatives
- Opportunités de bonus de parrainage d'employés
- Indemnisation de courte durée payée par l'État pour les employés basés en Californie
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