Mexique
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Johnson Controls
Ingénieur IA
Mexique
Monterrey, Chiapas, Mexico · San Pedro Garza Garcia, Nuevo León, Mexico
PythonSQLAWSDocker
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À propos du poste
Johnson Controls International (JCI) recherche un Ingénieur IA pour rejoindre notre équipe Data Science et Analytics, axée sur l'innovation et l'impact. Ce poste est idéal pour un ingénieur combinant de solides compétences en génie logiciel, en données et en ML avec une expérience pratique de l'IA générative, ainsi que la curiosité d'un data scientist pour le comportement des modèles. Vous construirez les pipelines, les outils et les applications qui transforment l'IA et les modèles LLM en logiciels de production fiables.
Vos missions
En tant qu'Ingénieur IA, vous serez responsable de bout en bout de la livraison de projets IA définis, du pipeline de données jusqu'à l'application déployée. Vous prendrez des décisions techniques éclairées dans votre périmètre, collaborerez directement avec des parties prenantes interfonctionnelles et guiderez des ingénieurs juniors sur des problèmes spécifiques tout en apportant une valeur commerciale mesurable.
Systèmes et applications d'IA générative
- Développer et déployer des systèmes d'IA générative et des applications basées sur LLM (par exemple, GPT, Claude, LLaMA) pour des cas d'usage tels que la recherche en entreprise, la synthèse de documents et l'IA conversationnelle.
- Appliquer des techniques de prompt engineering, de fine-tuning et d'orchestration pour adapter les modèles de fondation à des applications spécifiques au domaine.
- Construire des flux de travail agentiques et des agents IA spécifiques à des tâches, en utilisant Palantir AIP ou le Microsoft Agent Framework, pour orchestrer les outils, la récupération et le raisonnement.
- Évaluer et améliorer les sorties des modèles en termes de précision, de pertinence, de latence et de coût, en appliquant des techniques de data science pour mesurer et valider les performances.
Données, ML et génie logiciel
- Construire et maintenir les pipelines de données qui alimentent les systèmes d'IA, incluant l'ingestion, la transformation et l'ETL à travers des sources structurées et non structurées (par exemple, Snowflake, Azure).
- Développer et exploiter des pipelines ML et des flux de travail MLOps (entraînement, évaluation, déploiement et surveillance) en utilisant CI/CD, la conteneurisation (Docker) et le déploiement de modèles.
- Construire des composants réutilisables, des services et des APIs autour des modèles d'IA pour aider l'équipe à livrer des fonctionnalités plus rapidement.
- Mettre en œuvre des flux de travail de récupération et d'embeddings (RAG, bases de données vectorielles) pour une récupération de connaissances évolutive et précise.
- Appliquer les meilleures pratiques de génie logiciel (tests, contrôle de version et revue de code) à travers vos projets.
Impact commercial et communication avec les parties prenantes
- Collaborer avec des parties prenantes interfonctionnelles pour traduire les défis commerciaux en solutions d'IA.
- Soutenir des ateliers et des preuves de concept qui démontrent la valeur des cas d'usage de LLM et d'agents à travers les unités commerciales.
- Traduire les résultats des modèles, les découvertes de données et les compromis techniques en informations claires pour des audiences non techniques.
Mentorat et collaboration
- Guider les ingénieurs juniors sur des problèmes techniques spécifiques et la qualité du code.
- Contribuer aux discussions de conception et aux décisions techniques au sein de l'équipe.
- Partager les connaissances et contribuer à élever le niveau des pratiques d'ingénierie et de data science.
Qualifications et expérience
- Formation en informatique, génie logiciel, ingénierie des données, data science ou une discipline technique ou quantitative connexe.
- 2 à 5 ans d'expérience en génie logiciel, données, ML ou data science, incluant une expérience pratique avec les LLMs ou l'IA générative.
- Succès démontré dans la livraison de pipelines de données ou ML et de solutions IA/ML en production.
- Expérience avec les fondamentaux de la data science : analyse exploratoire, modélisation statistique ou ML classique (classification, régression, prévision).
- Expérience avec des plateformes d'IA cloud telles que Azure OpenAI/Azure ML, AWS SageMaker/Bedrock ou Google Cloud Vertex AI.
Expertise technique
- Maîtrise solide de Python et SQL, avec de bonnes habitudes de génie logiciel (tests, contrôle de version et code propre).
- Expérience pratique de la pile IA générative : prompt engineering, fine-tuning (par exemple, LoRA), orchestration de LLM et frameworks d'agents (LangChain, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework).
- Expérience dans la construction de pipelines ETL et ML et l'application des pratiques MLOps (CI/CD, Docker, déploiement de modèles).
- Familiarité avec les bibliothèques et les flux de travail de data science : pandas, scikit-learn, ainsi que l'évaluation et l'expérimentation de modèles.
- Expérience avec la pile technologique de JCI, ou des plateformes comparables, incluant Palantir AIP, Azure ML, Microsoft Agent Framework, Power Automate et Snowflake.
- Connaissance pratique des embeddings, des bases de données vectorielles et des systèmes de récupération.
Compétences relationnelles
- Capacité à prendre en charge des projets et à communiquer clairement sur l'avancement, les risques et les compromis.
- Solides compétences en collaboration avec les équipes produit, ingénierie et métier.
- Aisance à présenter des travaux techniques et analytiques à des parties prenantes techniques et non techniques.
- Résolution de problèmes autonome et capacité à gérer ses priorités indépendamment.
Qualifications souhaitées
- Expérience avec l'IoT, l'edge analytics ou les systèmes de bâtiments intelligents.
- Familiarité avec LLMOps, LangChain, Semantic Kernel ou des frameworks d'orchestration similaires.
- Expertise en data science : modélisation statistique, expérimentation ou deep learning (prévision, vision par ordinateur ou NLP).
- Expérience avec l'écosystème Microsoft (Microsoft 365 Copilot, SharePoint, Power Platform, Snowflake).
- Connaissance des considérations relatives à la confidentialité et à la gouvernance des données pour l'utilisation de LLM en entreprise.
Johnson Controls ne demande pas de test de grossesse ou de dépistage du VIH comme condition d'embauche, de maintien dans l'emploi ou de promotion, conformément à son engagement en faveur de l'égalité du travail et de la non-discrimination.
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