AI Engineer

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Hiflylabs

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51 - 200 employés

Fondée en 2013

🤖 Intelligence artificielle

Artificial Intelligence • Data Engineering • Analytics

Hiflylabs est une entreprise de données et technologies dédiée à fournir des solutions avancées en intelligence artificielle, ingénierie des données et analyses. Avec plus de 200 experts, Hiflylabs a réalisé plus de 500 projets en Europe et aux États-Unis, offrant des services tels que le conseil en stratégie de données, des solutions d'intelligence artificielle et de science des données, ainsi que des visualisations de données. L'entreprise est reconnue pour ses applications innovantes en intelligence artificielle et ses solutions basées sur les données dans divers secteurs, y compris la finance, le commerce de détail, la fabrication et l'énergie. En tant que partenaire de confiance pour l'intégration de l'intelligence artificielle et des données, Hiflylabs excelle dans la transformation des systèmes hérités en plateformes modernes et efficaces grâce à des technologies telles que la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique, et les bases de connaissances interactives.

Description

• Own the architecture and delivery of production-grade LLM systems • Design, evaluate, and optimize RAG pipelines • Build scalable, production-grade LLM services and agentic workflows • Define architecture trade-offs with a focus on system-level optimization • Architect and optimize distributed GenAI and ML workloads on Databricks • Implement evaluation frameworks to measure quality, hallucination, and performance • Independently design AI solutions tailored to client problems • Lead technical decisions in client engagements

🎯 Exigences

• 5+ years of experience in Data Science or a related field • Proven experience delivering LLM-based systems to production • Strong hands-on experience with RAG, agents, and open-source LLMs • Deep understanding of system-level trade-offs (latency, cost, scaling, reliability) • Strong Python and SQL skills • Deep hands-on experience with Databricks and distributed computing (Spark) • Experience deploying scalable ML/LLM systems on AWS, Azure, or GCP • Client-facing experience and openness to participate in pre-sales processes • Clear, confident communication in English in technical discussions

🏖️ Avantages

• Health insurance • Professional development opportunities • Continuous support through mentoring • International projects and diverse challenges • Balanced work/life culture