Ingénieur en apprentissage automatique 100 % (f/h/d)
Bank Julius Bär & Co. AGPoste a pourvoir : Ingénieur en apprentissage automatique 100 % (f/h/d)
Zürich
Bank Julius Bär & Co. AG.
Rejoignez Julius Baer, leader en gestion de patrimoine. Participez à un environnement innovant et collaboratif.
Tâches
- Développer et optimiser des solutions d'IA pour des défis complexes.
- Collaborer avec des équipes pour intégrer des solutions dans des systèmes existants.
- Évaluer et améliorer les modèles d'apprentissage automatique en continu.
Compétences
- Diplôme en Data Science, Informatique ou domaine connexe requis.
- Compétences avancées en Python et en frameworks d'apprentissage profond.
- Esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes.
Chez
Julius Baer, nous célébrons et valorisons les qualités individuelles que vous apportez, vous permettant d'avoir un impact, d'être entrepreneurial, d'être autonome et de créer de la valeur au-delà de la richesse. Façonnons ensemble l'avenir de la gestion de patrimoine.
Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique (ML Eng) qualifié pour rejoindre l'une de nos équipes de développement agiles au sein de notre ART ML & IA. Dans ce rôle, vous jouerez un rôle clé dans la conception, la construction et la maintenance de solutions d'IA robustes et évolutives dans un environnement DevOps. Vous contribuerez à l'ensemble du cycle de vie - de la conception au déploiement - et collaborerez étroitement avec des équipes interfonctionnelles pour fournir des solutions numériques de haute qualité.
VOS TÂCHES
- Développer, déployer et optimiser des solutions d'apprentissage automatique et d'IA qui
répondent à des défis commerciaux complexes
- Créer des systèmes multi-agents et doter les modèles d'IA de capacités de
fonction/appel d'outil
- Concevoir et mettre en œuvre des systèmes RAG pour ancrer les réponses de l'IA dans
les données d'entreprise
- Évaluer et intégrer des modèles d'IA (par exemple, LLM) en garantissant une
performance et une fiabilité optimales
- Optimiser les flux de travail agentiques et les agents IA pour des cas d'utilisation en production
- Tester et optimiser les invites système et les exemples few-shot pour assurer des
sorties d'IA précises, cohérentes et sûres
- Évaluer la performance des modèles d'apprentissage automatique et d'IA en utilisant
des métriques, des ensembles d'évaluation et des techniques appropriées, et itérer
en continu pour les améliorer
- Collaborer avec les équipes plateformes, les ingénieurs de données, les data scientists et
d'autres parties prenantes pour intégrer les solutions d'apprentissage automatique dans les
systèmes et processus existants
- Participer aux revues de code, aux tests et au débogage pour garantir la qualité
et la fiabilité des solutions d'apprentissage automatique
VOTRE PROFIL
- Solides compétences en résolution de problèmes et en analyse, avec la capacité de penser de manière critique
et créative face à des défis complexes
- Excellentes compétences en communication et en collaboration, avec la capacité de travailler
efficacement avec des équipes interfonctionnelles et des parties prenantes à tous les niveaux de
l'organisation
- Capacité à gérer efficacement les charges de travail personnelles, à prioriser les tâches, gérer
les délais et fournir des résultats de haute qualité dans les temps
- Esprit d'apprentissage continu, avec une passion pour rester à jour avec les
dernières avancées en apprentissage automatique et intelligence artificielle
- Attention aux détails et engagement à produire un code de haute qualité, fiable et
maintenable
- Licence ou Master en science des données, informatique, mathématiques, statistiques ou domaine connexe
- Solides compétences en programmation Python avec expérience des bibliothèques d'apprentissage automatique et des frameworks de deep learning tels que TensorFlow ou PyTorch
- Expérience avérée avec les grands modèles de langage (LLM)
- Bonne compréhension des agents IA et des flux de travail agentiques, des frameworks d'orchestration LLM et des schémas de raisonnement
- Expérience en prétraitement des données, ingénierie des caractéristiques, sélection et évaluation de modèles
- Connaissance des concepts statistiques et mathématiques pertinents pour l'apprentissage automatique, tels que la probabilité, l'algèbre linéaire et l'optimisation
- Intérêt pour les défis commerciaux dans divers domaines
- Compréhension des meilleures pratiques de développement logiciel, y compris le contrôle de version, les tests et la documentation
- Excellentes compétences en résolution de problèmes et débogage, avec la capacité d'identifier et
de résoudre rapidement et efficacement les problèmes
- Expérience professionnelle pertinente en apprentissage automatique, science des données ou domaine connexe
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