Êtes-vous enthousiaste à l’idée de créer des solutions logicielles autour de grands systèmes complexes d’apprentissage automatique (AA) et d’apprentissage profond (AP)? Vous souhaitez aider les plus grandes entreprises mondiales à tirer une valeur commerciale de l’adoption et de l’automatisation de l’intelligence artificielle (IA)? Vous souhaitez parfaire vos connaissances au contact des cas d’utilisation de l’AA et de l’AP d’AWS mis en œuvre dans de nombreuses entreprises? Vous êtes ravi à l’idée d’être un élément clé d’Amazon, entreprise pionnière qui façonne la technologie mondiale de l’IA et investit dans l’apprentissage automatique depuis des décennies?
Chez Amazon Web Services (AWS), nous recrutons des ingénieurs techniques en apprentissage automatique, qui collaboreront avec nos scientifiques des données afin de fournir des solutions révolutionnaires aux clients. Nous recherchons des ingénieurs ayant une expérience dans la science des données et des scientifiques des données ayant une expérience dans l’ingénierie pour soutenir nos efforts auprès du milieu de l’Internet des objets (IdO), des corporations et des jeunes entreprises. Nous voulons faire passer votre savoir-faire en science des données à un niveau supérieur, tout en maximisant pour les clients les avantages de l’IA et de l’AA sur la plateforme AWS. Cela signifie concevoir et opérationnaliser des solutions d’AA et d’AP pour nos clients, tout en les aidant à adopter les bonnes pratiques actuelles en matière d’apprentissage automatique, et ce, à chaque étape du cycle de développement de leurs modèles.
Les services professionnels AWS constituent une équipe de consultants unique en son genre. Nous sommes fiers d’être préoccupés par le client et de nous concentrer sur la mise en œuvre de l’AA chez nos clients. Si vous avez de l’expérience dans le domaine de l’AA, y compris la création, le déploiement et la surveillance de modèles, nous aimerions vous compter parmi notre équipe. Une connaissance des solutions infonuagiques (pas nécessairement AWS) et des bonnes pratiques en matière de DevOps est essentielle, car vous travaillerez avec des équipes de scientifiques des données, d’ingénieurs de données et d’architectes pour concevoir de véritables solutions de bout en bout. Vous devez être prêt(e) à découvrir de nouvelles technologies et en avoir l’envie.
Vous fournirez des informations générales et approfondies aux clients et aux partenaires pour les aider à éliminer les contraintes qui les empêchent d’exploiter les services AWS de manière à en tirer une valeur stratégique. Ce rôle exige une implication dans le travail d’équipe, un sens de l’urgence et des compétences en communication. La conception de solutions d’IA/AA fiables, évolutives et performantes nécessite une solide expertise technique, une bonne compréhension des principes fondamentaux de l’informatique et une expérience pratique dans la construction de systèmes distribués à grande échelle.
Key job responsibilities
- Expérience dans un rôle axé sur le client, idéalement dans le domaine du conseil, de la direction d’engagements techniques et de la traduction d’exigences commerciales en solutions de données évolutives. Influence démontrée sur la prise de décision de la haute direction (directeurs, cadres supérieurs et vice-présidents).
- Expérience dans la création de pipelines d’AA en suivant les meilleures pratiques en matière de MLOps, notamment : prétraitement des données, hébergement de modèles, sélection des caractéristiques, réglage d’hyperparamètres, entraînement distribué, entraînement de processeurs graphiques, déploiement, surveillance et réentraînement.
- Expérience de la création d’applications à l’aide d’outils et de technologies d’IA générative (LLM, bases de données vectorielles, orchestrateurs tels que LangChain, ingénierie de requête).
- Expérience des cadres distribués (p. ex. Spark, Hadoop, Kafka, Presto, Flink, S3, HDFS, BD) et compréhension de JVM ou des environnements d’exécution similaires.
- Expérience dans le développement d’infrastructures en tant que code (p. ex. CloudFormation, CDK, Terraform), de conteneurs et de pipelines CI/CD.
- Expérience des outils MLOps (p. ex. MLFlow, Kubeflow, DVC) et des outils d’orchestration (p. ex. Airflow, AWS Step Functions).
Amazon est un employeur qui offre à tous les mêmes opportunités et ne fait pas de discrimination fondée sur la race, l’origine nationale, le sexe, l’identité sexuelle, l’orientation sexuelle, le statut d’ancien combattant protégé, le handicap, l’âge ou autres statuts protégés par la loi.