Description de l'offre

Expérience : 5 ans minimum

Vos missions

• Définir la stratégie de validation des systèmes d’intelligence artificielle ;

• Déterminer les indicateurs de performance, les critères d’acceptation et les règles de gouvernance ;

• Piloter l’intégration, la vérification, la validation et la qualification de systèmes d’IA complexes et multi-agents ;

• Définir les plans, scénarios et protocoles de test ;

• Superviser les environnements de test et garantir leur bon fonctionnement ;

• Assurer l’observabilité des systèmes, l’analyse des défaillances et le débogage des solutions ;

• Concevoir et automatiser les pipelines de tests ;

• Intégrer les tests dans les chaînes d’intégration et de déploiement continus ;

• Vérifier la fiabilité, les performances et la conformité des solutions développées ;

• Accompagner les ingénieurs qualité et les équipes techniques dans l’application des bonnes pratiques de validation ;

• Collaborer avec les ingénieurs IA et Machine Learning, les Data Scientists ainsi qu’avec les équipes produit, plateforme et DevOps ;

• Participer à l’amélioration continue des processus et des méthodes IVVQ appliqués à l’intelligence artificielle.

Profil recherché

Profil recherché

Vous êtes diplômé d’une école d’ingénieurs ou titulaire d’un Master 2 en informatique, intelligence artificielle, ingénierie logicielle ou dans un domaine équivalent.

Vous justifiez d’au moins 5 années d’expérience dans les domaines suivants :

• Tests logiciels ;

• Intégration, vérification, validation et qualification ;

• Validation de systèmes distribués ou de microservices ;

• Automatisation des tests ;

• Développement Python ;

• Environnements critiques, réglementés ou à grande échelle.

Une expérience concrète dans la validation de systèmes d’intelligence artificielle est indispensable.

Compétences techniques attendues

• IVV / IVVQ logiciel ;

• Intelligence artificielle générative ;

• Grands modèles de langage – LLM ;

• Systèmes d’IA agentiques ou multi-agents ;

• Python ;

• Frameworks et outils d’automatisation des tests ;

• Google Cloud Platform – GCP ;

• Pipelines CI/CD ;

• MLOps et LLMOps ;

• Microservices et systèmes distribués ;

• Outils d’observabilité et d’évaluation des systèmes d’IA ;

• Analyse des défaillances et débogage.

À propos de Collective.work

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