Ingénieur IA

Chez Roche, vous pouvez vous présenter tel que vous êtes, accepté pour les qualités uniques que vous apportez. Notre culture encourage l'expression personnelle, le dialogue ouvert et les connexions authentiques, où vous êtes valorisé, accepté et respecté pour qui vous êtes, vous permettant de vous épanouir tant sur le plan personnel que professionnel. C'est ainsi que nous visons à prévenir, arrêter et guérir les maladies et à garantir que chacun ait accès aux soins de santé aujourd'hui et pour les générations à venir. Rejoignez Roche, où chaque voix compte.

Le Poste
Chez Roche, nous nous engageons à apporter de meilleurs bénéfices à nos patients en appliquant des capacités numériques, de données et d'IA à des défis opérationnels du monde réel. L'AI Engineer Level 6 est un contributeur technique senior opérationnel au sein de l'AI Engineering Cluster, responsable de la conception, de la livraison, de l'évaluation et de l'exploitation de solutions d'IA robustes à travers Pharma Technical Operations.

Ce rôle est responsable de parties significatives de la livraison d'IA de bout en bout, y compris l'architecture de solutions, les pipelines de données, les systèmes de machine learning et de GenAI, les workflows agentiques, les dispositifs d'évaluation de l'IA, les services backend, les interfaces utilisateur et les opérations de production. Le rôle travaille en partenariat avec les experts métier, IT, qualité et techniques pour traduire des défis opérationnels complexes en produits basés sur l'IA fiables, évolutifs, conformes et mesurables.

Description du rôle
Le rôle est un poste d'ingénierie IA senior pour quelqu'un qui combine une forte profondeur technique avec une responsabilité pratique de livraison. L'AI Engineer Level 6 est censé diriger de manière indépendante la livraison de solutions, prendre des décisions architecturales judicieuses, mentorer d'autres ingénieurs et s'assurer que les solutions d'IA créent une valeur commerciale mesurable tout en respectant les attentes de fiabilité, d'évolutivité, d'évaluation, de gestion des agents et de conformité.

Leadership et Livraison de Solutions d'IA
Responsabilité de la livraison de bout en bout : Assurer la livraison technique des solutions d'IA, de la compréhension du problème et de la conception jusqu'à la construction, le déploiement, la surveillance, l'évaluation, l'adoption et l'amélioration continue.
Architecture de solutions : Concevoir des architectures d'applications d'IA évolutives, y compris les flux de données, l'intégration de modèles, l'orchestration GenAI, les API, les interfaces utilisateur, les workflows d'agents et l'infrastructure de production.
GenAI et IA agentique : Concevoir et mettre en œuvre des solutions GenAI avancées, y compris les architectures RAG, les workflows multi-étapes, les agents utilisant des outils, l'orchestration de LLM et les approches d'évaluation.
Qualité de l'ingénierie : Appliquer et aider à faire évoluer des pratiques d'ingénierie solides, y compris les tests automatisés, les revues de code, le CI/CD, l'observabilité, la documentation et la maintenabilité.
Performance de production : Garantir que les solutions d'IA sont fiables, sécurisées, surveillées, conscientes des coûts et continuellement améliorées en production ou dans des environnements de type production.
Livraison de valeur : Traduire les besoins métier en solutions techniques et aider à définir des mesures de succès qui démontrent l'impact opérationnel et commercial.

Capacités Modernes d'Ingénierie IA
Conception de cadres d'évaluation : Concevoir et mettre en œuvre des cadres d'évaluation basés sur la science des données pour les systèmes d'IA, GenAI, RAG et l'IA agentique, y compris les benchmarks hors ligne, les golden datasets, les cas de test synthétiques, les workflows d'évaluation humaine et les tests de régression automatisés.
Développement de dispositifs d'IA : Assurer le développement de dispositifs d'ingénierie d'IA pour l'expérimentation, l'évaluation, la validation et la comparaison répétables des modèles, des prompts, des stratégies de récupération, des comportements d'agents et des intégrations d'outils.
Responsabilité des solutions d'IA agentique : Concevoir et livrer des systèmes d'IA agentique de qualité production, y compris l'orchestration d'agents, l'intégration d'outils, la décomposition des tâches, la gestion d'état, les modèles de mémoire, les garde-fous et les chemins d'escalade humaine.
Gestion du cycle de vie des agents : Gérer les agents déployés tout au long de leur cycle de vie, y compris le versionnage, les tests, la gestion des versions, la surveillance, la réponse aux incidents, l'amélioration continue et le retrait.
Surveillance de la performance et des risques : Mettre en œuvre et exploiter l'observabilité pour les systèmes d'IA, y compris les métriques de qualité, les métriques d'impact métier, les coûts, la latence, les modes de défaillance, la dérive, le risque d'hallucination, la qualité de l'ancrage et la fiabilité opérationnelle.
Comparaison de modèles et de workflows : Diriger des expérimentations structurées pour comparer les modèles de fondation, les prompts, les embeddings, les approches de récupération, les modèles d'orchestration et les configurations d'agents.

Expertise Technique
Profondeur en ingénierie IA : Appliquer de solides connaissances en machine learning, modélisation prédictive, séries temporelles, vision par ordinateur et IA multimodale, ainsi qu'en LLMs, RAG, IA agentique, prompt engineering, évaluation de modèles et conception d'applications d'IA.
Ingénierie logicielle et de plateforme : Construire des services robustes basés sur Python, des API, des microservices, des tableaux de bord et des intégrations en utilisant des pratiques modernes d'ingénierie logicielle.
Cloud et DevOps : Concevoir et déployer des solutions utilisant AWS, Docker, des pipelines CI/CD, la surveillance et des modèles de déploiement cloud ou hybrides.
Ingénierie des données : Travailler avec S