Ingénieur en apprentissage automatique 100 % (f/h/d)

Vous cherchez un emploi de Ingénieur en apprentissage automatique 100 % (f/h/d) a Zürich ? Bank Julius Bär & Co. AG recrute.

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.
VOTRE DÉFI
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Développer, déployer et optimiser des solutions d'apprentissage automatique et d'IA qui répondent à des défis commerciaux complexes.
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Créer des systèmes multi-agents et doter les modèles d'IA de capacités de
fonction/appel d'outil
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Concevoir et mettre en œuvre des systèmes RAG pour ancrer les réponses de l'IA dans les données d'entreprise
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Évaluer et intégrer des modèles d'IA (par ex. LLM) en assurant des performances et une fiabilité optimales
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Optimiser les flux de travail agentiques et les agents IA pour des cas d'utilisation en production
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Tester et optimiser les invites système et les exemples few-shot pour garantir des sorties IA précises, cohérentes et sûres
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Évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique et d'IA en utilisant des métriques, des ensembles d'évaluation et des techniques appropriées, et itérer continuellement pour les améliorer
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Collaborer avec les équipes plateforme, les ingénieurs de données, les data scientists et autres parties prenantes pour intégrer les solutions d'apprentissage automatique dans les systèmes et processus existants
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Participer aux revues de code, aux tests et au débogage pour assurer la qualité et la fiabilité des solutions d'apprentissage automatique
VOTRE PROFIL
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Solides compétences en résolution de problèmes et en analyse, avec la capacité de penser de manière critique et créative face à des défis complexes
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Excellentes compétences en communication et collaboration, avec la capacité de travailler efficacement avec des équipes interfonctionnelles et des parties prenantes à tous les niveaux de l'organisation
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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
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Esprit d'apprentissage continu, avec une passion pour rester à jour des dernières avancées en apprentissage automatique et intelligence artificielle
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Attention aux détails et engagement à produire un code de haute qualité, fiable et maintenable
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Licence ou Master en science des données, informatique, mathématiques, statistiques ou domaine connexe
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Solides compétences en programmation Python avec expérience des bibliothèques d'apprentissage automatique et des frameworks de deep learning tels que TensorFlow ou PyTorch
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Expérience avérée avec les grands modèles de langage (LLM)
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Bonne compréhension des agents IA et des flux de profession agentiques, des frameworks d'orchestration LLM et des schémas de raisonnement
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Expérience en prétraitement des données, ingénierie des caractéristiques, sélection et évaluation de modèles
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Connaissance des concepts statistiques et mathématiques pertinents pour l'apprentissage automatique, tels que la probabilité, l'algèbre linéaire et l'optimisation
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Compréhension des meilleures pratiques de développement logiciel, y compris le contrôle de version, les tests et la documentation
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Excellentes compétences en résolution de problèmes et débogage, avec la capacité d'identifier et de résoudre rapidement et efficacement les problèmes
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Expérience professionnelle pertinente en apprentissage automatique, science des données ou domaine connexe
Nous
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