Profil représentatif

Ingénieur en apprentissage automatique (TALN / LLM)

F. A. · 6+ ans · UTC+3 (MSK)

Disponibilité
Disponibilité limitée
Fourchette de tarif
$$$ · $100 to $130 / hr
Expérience
6+ ans
Secteurs
SaaS, Technologies de la santé
  • Python
  • PyTorch
  • LLMs
  • AWS
  • Livre des fonctionnalités LLM en production : récupération, évaluation et garde-fous, pas seulement des démos
  • Bagage en TALN classique et en PyTorch, donc sait quand un petit modèle bat un appel d'API
  • L'expérience en technologies de la santé apporte une prudence réelle envers les erreurs de modèle et les données sensibles

Ce profil illustre le type d’IA appliquée le plus en demande en ce moment : un ingénieur en apprentissage automatique qui a fait ses classes en TALN classique et qui livre maintenant des fonctionnalités LLM capables de survivre au contact des vrais utilisateurs.

Parcours

Six ans en apprentissage automatique, en commençant par le TALN classique et des modèles PyTorch pour la classification et l’extraction de texte, puis en évoluant avec le domaine vers les systèmes fondés sur les LLM. Cette trajectoire compte : elle permet de choisir entre un petit modèle affiné, de la récupération par-dessus un modèle hébergé ou une simple heuristique selon le problème, pas selon la mode. Les travaux récents portaient sur des fonctionnalités LLM à l’intérieur de produits SaaS et de technologies de la santé, déployées sur AWS, où le volet santé imposait une vigilance réelle envers les hallucinations et les données des patients.

Forces

  • Systèmes LLM en production. Pipelines de récupération, évaluation des invites et des modèles, et garde-fous traités comme de l’ingénierie à part entière.
  • Jugement sur les modèles. Sait quand un appel d’API, un affinage ou pas de modèle du tout est la bonne réponse.
  • Habitudes d’évaluation. Met en place la mesure avant de livrer, pour que les changements de qualité soient observés plutôt que devinés.
  • Prudence avec les données sensibles. Expérience en technologies de la santé avec la dépersonnalisation et des sorties de modèle contraintes.

Mandat typique

Habituellement engagé pour faire passer une fonctionnalité LLM du prototype à la production, ou pour auditer et renforcer une fonctionnalité déjà en service. Heures MSK avec un bon chevauchement pour les équipes européennes. Présentement en disponibilité limitée, donc les projets à portée définie et les ententes à temps partiel sont le point de départ réaliste.

Ceci est un échantillon représentatif du bassin vérifié. Faites-en la demande et nous confirmons la disponibilité réelle et actuelle d’un développeur avec ce parcours.

Questions fréquentes

Est-ce une personne réelle et précise que je peux embaucher?

Il s'agit d'un profil représentatif du type de développeur présent dans le bassin vérifié, pas d'une fiche publique d'une personne nommée. Quand vous en faites la demande, nous confirmons qui est réellement disponible avec un parcours correspondant et partageons les détails réels sous entente de confidentialité.

Puis-je les rencontrer en entrevue avant de m'engager?

Oui. Chaque jumelage comprend une entrevue, et vous pouvez faire un essai rémunéré avant de rendre l'engagement permanent.