Architect – Platform Engineering

🕒 il y a 5 mois

🌽 Illinois – Distant

🌽 Illinois – Remote

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔴 Expert

🔙 Ingénieur Back-end

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 46%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.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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Quantiphi

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1001 - 5000 employés

Fondée en 2013

💼 Conseil

🏥 Santé

📦 Logistique

💰 Series A en 2019-12

Consulting • Healthcare • Logistics

Quantiphi est une entreprise de pointe en ingénierie numérique axée sur l'IA, s'appuyant sur une décennie d'expertise industrielle pour autonomiser les entreprises grâce à des solutions d'IA évolutives, sûres et adaptables. En intégrant des technologies de pointe avec des applications concrètes, Quantiphi transforme les organisations dans divers secteurs, notamment la santé, la finance, l'éducation et le commerce de détail. Leurs services couvrent les applications d'IA, l'analyse de données, la modernisation de l'infrastructure cloud, et les implémentations d'IA sur mesure. Quantiphi collabore avec des géants technologiques comme AWS, Google Cloud, NVIDIA, et d'autres pour favoriser l'adoption de l'IA et offrir des opportunités transformatrices pour les entreprises.

Description

• Architect and implement the MLOps strategy for the program • Design and own enterprise-grade ML/LLM pipelines • Build container-oriented ML platforms (GKE-first) • Implement hybrid MLOps + LLMOps workflows • Serve as a technical authority across multiple internal and customer projects • Enable observability, monitoring, drift detection, lineage tracking, and auditability across ML/LLM systems • Collaborate with cross-functional teams to deliver production-ready ML solutions • Ensure all solutions adhere to security, governance, and compliance expectations • Conduct architecture reviews, troubleshoot complex ML system issues, and guide teams through implementation • Mentor engineers and provide guidance on modern MLOps tools

🎯 Exigences

• 10+ years working in ML/AI platform engineering or AI/MLOps roles with strong architecture exposure • Strong expertise in the Google Cloud (GCP) native AI/ML stack • Hands-on experience with MLOps toolset • Deep understanding of model lifecycle management • Experience implementing or supporting LLMOps pipelines • Strong experience with Google Cloud's Vertex AI platform • Experience implementing ML CI/CD pipelines • Strong SQL and data transformation experience using Snowflake, Databricks, Spark • Understanding of lineage tracking • Strong foundation in Python and cloud-native development patterns • Solid understanding of security best practices, Cloud IAM, secrets management, and artifact governance

🏖️ Avantages

• Be part of the fastest-growing AI-first digital transformation and engineering company in the world • Be a leader of an energetic team of highly dynamic and talented individuals • Exposure to working with fortune 500 companies and innovative market disruptors • Exposure to the latest technologies related to artificial intelligence and machine learning • Opportunities to learn, grow and interact with colleagues from varied experience and backgrounds around the globe

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