Ingénieur IA appliquée – Systèmes et fiabilité (télétravail / basé à Berlin)

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 1 mois

🌏 N'importe où dans le monde

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

⚙️ Ingénieur Systèmes

👻 Score fantôme 24%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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HiPeople

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11 - 50 employés

Fondée en 2020

👥 RH Tech

☁️ SaaS

🤖 Intelligence artificielle

💰 €2 700 000 Seed Round - HiPeople en 2022-10

HR Tech • SaaS • Artificial Intelligence

HiPeople est une plateforme de recrutement alimentée par l'IA qui aide les entreprises à automatiser et à améliorer les flux de travail en matière de recrutement. Elle propose un examen par l'IA pour traiter les candidatures entrantes en temps réel, des évaluations de compétences pour un recrutement basé sur les compétences et réduit en biais, des capacités d'entrevue disponibles en continu en plusieurs langues, et des vérifications de référence protégées contre la fraude, pilotées par l'IA. La plateforme s'intègre profondément avec les systèmes de suivi des candidatures et met l'accent sur la confidentialité et la conformité pour déployer l'IA à travers le cycle de recrutement, réduisant ainsi le temps des recruteurs et accélérant les décisions d'embauche.

Description

• Prendre en charge les systèmes d'évaluation et les standards de qualité • Concevoir et maintenir des pipelines d'évaluation pour les workflows IA principaux couvrant le screening, les entretiens, les évaluations et les références • Définir des métriques, des benchmarks et des critères d'acceptation pour les sorties IA • Suivre les performances dans le temps (tendances de qualité, dérive, régressions) et rendre les résultats visibles auprès de l'équipe • Piloter l'amélioration continue des performances IA • Identifier les problèmes au niveau des prompts, des workflows et des pipelines de données en s'appuyant à la fois sur des analyses quantitatives et des investigations approfondies de cas réels • Concevoir et implémenter des améliorations concernant : • les stratégies de prompting • la sélection, la configuration et le fine-tuning des modèles • la qualité et le prétraitement des données d'entrée • l'orchestration et la conception des workflows • Faire passer de nouveaux systèmes de l'état « fonctionnel » (80 %) à « fiable et de haute qualité » (95 %+) • Garantir la fiabilité, la surveillance et la stabilité • Concevoir et améliorer la surveillance des systèmes IA (par ex. tableaux de bord, alertes, tracing) • Détecter et prévenir les modes de défaillance, les risques de rupture et la dégradation des performances • Surveiller l'utilisation, les limites de débit (rate limits) et la capacité pour assurer une exploitation stable à grande échelle • Promouvoir les bonnes pratiques de tests, CI et déploiement sécurisé • Intégrer les tests IA et de prompts dans la CI (par ex. tests de régression, jeux de données de référence, environnements de staging) • Définir des standards et des outils pour que les équipes produit et engineering puissent livrer en toute sécurité sans introduire de régressions • Agir comme porte de contrôle qualité pour les changements liés à l'IA • Prendre en charge les audits des systèmes IA et le support conformité • Préparer et soutenir les audits internes et externes (par ex. SOC 2 et au-delà) • Fournir les preuves, la documentation et les artefacts sur le comportement et les contrôles des systèmes IA • Traduire les constats d'audit en améliorations concrètes des systèmes et des processus • Industrialiser les workflows IA (et pas seulement prototyper) • Construire et industrialiser des workflows IA répondant à des standards définis de qualité et de fiabilité • Accompagner les équipes produit et engineering pour intégrer proprement l'IA dans la logique produit et l'expérience utilisateur • S'assurer que les nouvelles capacités IA sont robustes, mesurables et maintenables avant leur mise en production

🎯 Exigences

• Adhésion totale à nos principes Ops (si vous ne vous reconnaissez pas, ne postulez pas) • Enthousiasme pour développer en Go • Expérience des systèmes IA/ML, des LLMs ou d'applications à forte intensité de données • Esprit de responsabilité élevé et souci du détail • Intérêt prononcé pour la qualité, la fiabilité et les performances système, au-delà de la simple création de fonctionnalités • Capacité à déboguer des systèmes complexes au niveau des prompts, des modèles et des pipelines de données • Aptitude à communiquer clairement et à documenter • Aisance à améliorer les systèmes et les processus, pas seulement à les utiliser • L'expérience des méthodes d'évaluation, des métriques ou des expérimentations est un réel plus • La connaissance du monitoring, du CI/CD et des systèmes de production est un plus

🏖️ Avantages

• Responsabilité directe sur l'un des éléments les plus critiques de l'entreprise : la qualité et la fiabilité de l'IA • Travail en étroite collaboration avec les fondateurs sur les décisions produit et technique • Salaire compétitif et stock-options significatives • Budget/formule de formation pour soutenir l'apprentissage continu et le développement professionnel • La meilleure équipe avec laquelle travailler (vrai !)