Medior AI Engineer
Assurez la fiabilité des services d’IA en production : surveillez leur qualité et leurs performances, et faites évoluer leurs pipelines et intégrations sur Azure.
Challenge |
Exploiter les services d'IA en production : surveiller la disponibilité, la latence et les erreurs, gérer les incidents et les demandes de service, analyser les causes profondes, puis corriger ou escalader ;
Maintenir la qualité des réponses sous contrôle : exécuter et maintenir des jeux d'évaluation de référence (golden sets) avec les responsables métiers du contenu, suivre la qualité des réponses, le taux de non-réponse et les retours des utilisateurs, et détecter et analyser les régressions de qualité ;
Exploiter les pipelines d'ingestion : actualisation incrémentale, documents en échec, état des index et intégration de nouvelles sources de contenu ou de nouveaux domaines métiers au sein des connecteurs existants ;
Exploiter les intégrations des agents : surveiller les appels aux outils et aux systèmes métiers, gérer les échecs et les dépassements de délai, et examiner les journaux d'actions et les exceptions des agents qui agissent au nom des utilisateurs ;
Gérer les changements de manière sécurisée : mises à niveau et retraits de versions de modèles, modifications des prompts et des configurations, mises à jour des dépendances et de sécurité, chaque changement étant validé à l'aide des jeux d'évaluation avant sa mise en production ;
Suivre les coûts d'exploitation : consommation de tokens et coût par service, alertes en cas de dérive et propositions d'optimisation ;
Maintenir les artefacts Terraform, Helm et Azure DevOps, et assurer la cohérence des environnements DEV, TST, ACC et PROD ;
Respecter les règles de protection des données de chaque service : conservation des traces, effacement et restrictions d'accès ;
Maintenir les procédures d'exploitation (runbooks) et la documentation, et rendre régulièrement compte de l'état des services aux responsables des services et au Centre d'Excellence IA ;
Réaliser de petites améliorations et corrections ; les changements structurels et les nouvelles fonctionnalités restent sous la responsabilité de l'équipe Build.
Casting |
Azure DevOps - 2 à 5 ans d'expérience
Azure Kubernetes Service – AKS - 2 à 5 ans d'expérience
Azure OpenAI Service - 2 à 5 ans d'expérience
LangChain - 2 à 5 ans d'expérience
LLM / Grands modèles de langage - 2 à 5 ans d'expérience
Python - 2 à 5 ans d'expérience
RAG (Génération augmentée par récupération) - 2 à 5 ans d'expérience
Terraform - 2 à 5 ans d'expérience
Bases de données vectorielles - 2 à 5 ans d'expérience
Néerlandais ou français : Langue maternelle ou maîtrise bilingue
Anglais : Maîtrise professionnelle complète
- Practice
- AI & Data Analytics - AIDA
- Localisation
- Bruxelles
- Statut à distance
- Hybride
À propos de Mielabelo
Mielabelo est un cabinet de conseil unique qui jette un pont solide entre la vision stratégique et la réalité du terrain. Notre force d'action rapide et pragmatique injecte une expertise ciblée là où elle produit son impact maximal.
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Notre engagement total se centre sur des résultats partagés, car la réussite technique ne vaut rien sans une confiance mutuelle durable.