Ce rôle implique de piloter le développement de pipelines de données évolutifs et performants au sein des plateformes de données d'entreprise de RBC afin de permettre un accès et une analyse des données fluides. Le candidat retenu dirigera la conception, le développement et la mise en œuvre de solutions de données sur les plateformes multi-cloud hybrides de données et d'IA d'entreprise de RBC, en se concentrant sur l'intégration de données de bout en bout pour l'analyse avancée et l'IA. Le poste exige une collaboration étendue avec les équipes d'architecture et d'affaires, de solides compétences en ingénierie des données, du leadership et une communication efficace.
Concevoir et implémenter des systèmes agentiques, y compris des agents utilisant des outils, des orchestrateurs de flux de travail et des pipelines de raisonnement multi-étapes. Concevoir et livrer des solutions de Génération Augmentée par Récupération (RAG), couvrant l'ingestion de documents, le découpage (chunking), l'indexation, la recherche vectorielle, la recherche hybride, le reranking et les stratégies d'ancrage. Construire des bancs d'essai d'évaluation et des portes de qualité pour les systèmes d'IA, y compris des ensembles de tests hors ligne, des jeux de données de référence (golden datasets), des suites de régression et des métriques. Implémenter l'observabilité pour les systèmes d'IA, y compris le traçage, la télémétrie, la détection de dérive et les runbooks. Diriger la construction de pipelines de données batch et en temps réel pour les cas d'utilisation d'analyse et d'IA. Concevoir des produits de données gouvernés avec des contrats clairs, de la documentation, de la lignée et des SLA. Établir des modèles d'ingestion, de transformation et de service de haute qualité en utilisant les paradigmes lakehouse, warehouse et de streaming. Collaborer avec les intendants de données et les équipes de domaine pour définir les normes de données, les contrôles de qualité et les métadonnées. Concevoir et construire des services backend et des API exposant des produits de données, des capacités d'agent et des flux de travail d'IA. Appliquer des pratiques d'ingénierie rigoureuses, y compris la qualité du code, les tests automatisés, le CI/CD, l'ingénierie de la performance et la conception sécurisée par défaut. Construire des modèles d'exécution évolutifs pour les systèmes d'IA, y compris la mise en cache, la limitation de débit, le contrôle de concurrence, l'idempotence et la dégradation gracieuse. Contribuer aux architectures de référence, aux bibliothèques réutilisables et aux composants de plateforme.
Baccalauréat en informatique ou dans un domaine technique connexe impliquant le codage (par exemple, physique ou mathématiques), ou expérience technique équivalente. Maîtrise en informatique ou expérience équivalente (un atout).
Baccalauréat
37,5 heures/semaine
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