Brésil
SONDA
Keyrus Brazil
Ingénieur IA – Architecte de l'Intelligence
Brésil
São Paulo, São Paulo, Brazil
Python
Traduction automatique. Consultez l’original.
QUI VOUS ÊTES
Pourquoi Keyrus, Pourquoi Maintenant !
Keyrus est un groupe international de 2.800 consultants et experts dans 28 pays, bâti sur une conviction : l'IA ne transforme pas les entreprises. L'intelligence architecturée transforme.
Depuis plus de 30 ans, nous construisons les fondations de données qui rendent les systèmes intelligents possibles, en concevant le Système d'Exploitation de l'Entreprise Intelligente, où l'intelligence est intégrée au cœur des processus métier pour créer de la valeur durable : nous opérationalisons l'intelligence.
L'IA ne remplace pas les humains. Elle nous repositionne dans un lieu qu'aucun système ne peut atteindre : comprendre, décider, créer et innover.
Chez Keyrus, vous ne développerez pas seulement des compétences ; vous développerez du discernement. Votre expertise se renforce à chaque système que vous concevez, à chaque défi métier que vous aidez à résoudre, et à chaque implémentation qui évolue à partir des apprentissages précédents.
Avec le temps, vous deviendrez l'un des professionnels les plus rares de l'ère de l'intelligence : quelqu'un capable de connecter données, IA et prise de décision humaine à grande échelle, à travers différents secteurs, marchés et géographies.
Ce n'est pas juste un poste. C'est une discipline que vous maîtrisez et une histoire que vous aidez à écrire pour devenir un Architecte de l'Intelligence Keyrus.
La technologie amplifie les capacités. La culture Keyrus différencie. L'excellence dans l'exécution connecte les deux.
Vous êtes une personne d'ingénierie avec une approche pratique, qui comprend qu'un modèle n'est qu'une partie d'un système intelligent.
Vous vous souciez de ce qui se passe après la réponse du modèle : si le contexte était correct, si l'agent a choisi la bonne action, si le résultat peut être évalué et si la capacité reste fiable pendant son fonctionnement continu en production.
Vous savez faire des choix techniques en considérant différents facteurs, sans rechercher une technologie parfaite. Vous utilisez des preuves et des évaluations pour améliorer les systèmes, communiquez clairement les limitations et reconnaissez quand un problème relève de l'Ingénierie IA ou doit être traité par une autre spécialité.
Vous combinez la curiosité pour les nouvelles capacités avec la discipline d'ingénierie nécessaire pour les mettre en production.
À PROPOS DE KEYRUS
Chez Keyrus, nous aidons les organisations à passer de l'IA expérimentale à l'IA industrialisée, des agents isolés aux systèmes orchestrés, et des insights à l'exécution.
C'est la discipline que nous appelons Architect of Intelligence : concevoir le système d'exploitation de l'entreprise intelligente, où l'intelligence est intégrée aux processus métier pour créer de la valeur durable.
Portés par notre modèle propriétaire Human Orchestrated Model™ (HOM), nous structurons des fondations d'intelligence, une gouvernance centrée sur l'humain et une orientation performance pour créer des environnements intelligents où la technologie amplifie les capacités humaines.
Avec plus de 30 ans d'expérience et 2.800 collaborateurs répartis dans 28 pays, nous aidons les organisations à aller au-delà de la transformation, en construisant des entreprises adaptables, résilientes et en constante évolution.
L'IA ne transforme pas les entreprises. L'intelligence architecturée transforme.
Venez rejoindre l'Équipe Keyrus !
CE QUE VOUS ALLEZ ARCHITECTURER
En tant qu'Ingénieur(e) IA, vous concevrez, développerez, évaluerez et déployerez des capacités d'IA qui permettent aux systèmes intelligents de récupérer du contexte, de raisonner, d'interagir avec les systèmes d'entreprise et de fonctionner de manière fiable en production.
Votre concentration sera sur la couche d'intelligence de la solution : comment les modèles sont intégrés, comment les informations sont récupérées, comment les agents se comportent, comment la qualité est évaluée et comment la capacité fonctionne après le déploiement.
Vous collaborerez étroitement avec les Ingénieurs Logiciels, les Ingénieurs Données, les Architectes de Plateformes IA, les Ingénieurs Solutions ou les Ingénieurs de Déploiement sur Site, et les spécialistes en Gouvernance, tout en maintenant une responsabilité claire pour le comportement et la qualité de l'IA dans la solution.
Vos responsabilités
- Concevoir et développer des capacités d'IA pour la production, y compris les systèmes RAG, les assistants intelligents et les flux de travail basés sur des agents, conformément à l'architecture approuvée de la solution.
- Concevoir le comportement des agents par rapport aux instructions, au contexte, aux outils, à l'état, au routage, à la mémoire, à la récupération des erreurs, aux conditions d'arrêt et aux points de validation humaine appropriés.
- Intégrer et configurer des modèles via des APIs ou des plateformes compatibles, en tenant compte de la capacité, de la qualité, de la latence, du coût et des exigences opérationnelles.
- Concevoir des évaluations et des critères de qualité en utilisant des ensembles de données représentatifs, des tests automatisés, des tests de régression, des métriques de succès des tâches, la justification des réponses et d'autres indicateurs pertinents.
- Déployer, surveiller et améliorer les capacités d'IA en production, en utilisant les résultats des évaluations, les preuves opérationnelles et le comportement observé des systèmes pour guider l'amélioration continue.
- Mettre en œuvre des mécanismes de fiabilité et de contrôle au niveau de la solution, y compris la validation, les protections (guardrails), la gestion des erreurs et la supervision humaine, conformément aux normes d'architecture et de gouvernance définies pour le projet.
- Intégrer les capacités d'IA à la solution dans son ensemble, en collaborant avec les Ingénieurs Logiciels sur les interfaces des applications et avec les Ingénieurs Données sur la récupération d'informations, la qualité des données et les exigences de données préparées pour l'IA.
- Documenter et réutiliser les pratiques efficaces, y compris le comportement de l'IA, les dépendances, les critères d'évaluation, les limitations et les modèles d'ingénierie réutilisables qui renforcent les futurs projets Keyrus.
- Former les équipes clientes à l'exploitation et à l'extension des agents après leur mise en production.
CE QUE VOUS APPORTEZ
Expérience et Qualifications
- Solide expérience pratique dans l'ingénierie de systèmes d'IA générative/LLMs en production, au-delà des travaux limités aux notebooks ou aux démonstrations.
- Solides bases en Python et en ingénierie logicielle, y compris les APIs, les tests, le contrôle de version, la revue de code et le code durable pour la production.
- Expérience pratique dans la conception et l'amélioration des systèmes RAG et de récupération d'informations, y compris la préparation du contexte, la qualité de la récupération, la justification et les dépendances de données pertinentes.
- Expérience pratique dans l'ingénierie d'agents IA ou de flux IA multi-étapes, y compris l'utilisation d'outils, la gestion du contexte, le routage, l'état, la gestion des erreurs et le contrôle humain approprié.
- Expérience pratique dans la création d'évaluations pour les systèmes LLMs ou les agents, en utilisant des critères mesurables et des cas de test représentatifs pour évaluer les comportements et détecter les régressions.
- Expérience dans le déploiement et l'exploitation des capacités d'IA en production, avec une compréhension de la surveillance, de la fiabilité, de la latence, des coûts et de l'amélioration continue.
Prérequis souhaitables
- Expérience dans l'intégration de fournisseurs de modèles commerciaux ou open source et compréhension des compromis entre les modèles et les options de déploiement.
- Expérience dans l'intégration de capacités d'IA avec des applications d'entreprise, des APIs, des sources de données ou des systèmes de flux de travail.
- Connaissance pratique des protections (guardrails), de la validation, de la supervision humaine et des pratiques d'ingénierie IA responsable au niveau de la solution.
- Expérience avec au moins un écosystème cloud ou IA majeur, avec la capacité d'appliquer des principes d'ingénierie à des plateformes comparables.
- Familiarité avec la conteneurisation, le CI/CD, l'observabilité et les pratiques MLOps/LLMOps pour collaborer efficacement avec les Ingénieurs Logiciels et Plateforme.
- Capacité à optimiser les systèmes d'IA en tenant compte de la qualité, de la latence, de l'utilisation du contexte, de la sélection des modèles et du coût d'inférence.
- Connexion avec les résultats commerciaux : relier le comportement de l'agent au KPI métier qu'il sert.
- Intégration avec les systèmes clients : CRM, ERP, MCP et webhooks.
Atouts supplémentaires
- Expérience approfondie en IA agentique, y compris l'orchestration multi-agents, les cycles de planification et d'exécution, la gestion complexe d'état, les stratégies de récupération et les modèles avancés d'intervention humaine (human-in-the-loop).
- Expérience avec les systèmes multimodaux, le fine-tuning, l'adaptation de modèles, le déploiement de modèles open source ou l'inférence spécialisée.
- Expérience avec le machine learning classique ou le deep learning, lorsque cela est pertinent pour le projet.
- Expérience dans des environnements réglementés ou avec des exigences de sécurité élevées.
- Expérience en conseil ou en prestation de services professionnels.
- Expérience dans le mentorat d'autres ingénieurs ou dans la création de modèles, de composants ou d'approches d'évaluation réutilisables pour l'ingénierie IA.
- Expérience avec des plateformes low-code pour agents, telles que n8n, Make et Dust, pour des automatisations rapides complétant le développement par code.
CE QUI VOUS ASSURERA LE SUCCÈS
- Vous utilisez les évaluations et les preuves de production pour guider les décisions d'ingénierie.
- Vous équilibrez qualité, fiabilité, latence, coût, sécurité et maintenabilité.
- Vous diagnostiquez systématiquement les comportements inattendus de l'IA, plutôt que de traiter la sortie du modèle comme une boîte noire.
- Vous comprenez les limites de votre autonomie technique et faites appel à la spécialité appropriée lorsque la décision relève de l'architecture, du logiciel, des données, de la gouvernance ou de la livraison.
- Vous communiquez les choix et les compromis techniques de manière claire et pragmatique.
- Vous transformez les modèles d'ingénierie réussis en connaissances réutilisables qui améliorent les livraisons futures.
NOS VALEURS
Intelligence Collective
La collaboration entre différentes spécialités, fonctions et géographies nous permet de combiner les connaissances et de fournir des réponses plus complètes aux défis de nos clients.
Fiabilité
La capacité à livrer des projets complexes avec rigueur, qualité et constance est l'un des piliers de notre relation avec nos clients et partenaires.
Pragmatisme
Nous privilégions l'impact concret et la valeur mesurable aux discours technologiques abstraits.
Esprit d'Entreprendre
La curiosité, l'énergie, l'autonomie et l'initiative sont le socle de notre culture et stimulent l'innovation continue.
Pour plus d'informations : keyrus.com.br
Nous vous souhaitons bonne chance ! 😊🚀
Plus d’opportunités avec un seul profil
Vous souhaitez accéder à plus de postes sans répéter tout le processus ? Créez votre profil pour être trouvé par les entreprises utilisant Nort.
Créer mon profil