À propos du poste
À propos du poste
Et si votre expertise en apprentissage automatique, en inférence statistique et en ingénierie des données pouvait directement façonner la manière dont les systèmes d'IA les plus avancés au monde raisonnent sur les données ? Nous recherchons des data scientists expérimentés pour remettre en question, évaluer et améliorer des modèles d'IA de pointe — en exposant leurs angles morts, en corrigeant leur logique et en construisant les solutions de référence qui les rendent plus intelligents.
Il s'agit d'un poste en contrat entièrement à distance et flexible. Aucune expérience préalable dans l'industrie de l'IA n'est requise — seulement une connaissance approfondie et pratique de la data science et la capacité de la communiquer avec précision.
- Organisation : Alignerr
- Type : Contrat horaire
- Lieu : À distance
- Engagement : 10–40 heures/semaine
Ce que vous ferez
- Concevoir des défis avancés — Créer des problèmes de data science complexes et concrets couvrant l'optimisation des hyperparamètres, l'inférence bayésienne, les stratégies de validation croisée, la réduction de dimensionnalité, et plus encore
- Rédiger des solutions de référence — Développer des solutions techniques rigoureuses, étape par étape, incluant des scripts Python/R, des requêtes SQL et des démonstrations mathématiques qui servent de réponses de référence définitives pour l'entraînement de l'IA
- Auditer le code généré par l'IA — Évaluer les sorties des modèles à l'aide de bibliothèques comme Scikit-Learn, PyTorch et TensorFlow pour en vérifier l'exactitude, l'efficacité et la solidité technique
- Identifier les défaillances de raisonnement — Repérer les erreurs logiques dans le raisonnement de l'IA — fuite de données, surapprentissage, mauvaise gestion des jeux de données déséquilibrés — et fournir un retour structuré qui améliore la façon dont les modèles raisonnent
- Travailler de manière autonome — Accomplir des missions par tâches de manière asynchrone, selon votre propre emploi du temps
Votre profil
- En cours ou titulaire d'un Master ou d'un doctorat en data science, statistiques, informatique ou dans un domaine quantitatif avec une forte orientation vers l'analyse de données
- Très à l'aise avec les concepts fondamentaux du ML — apprentissage supervisé/non supervisé, apprentissage profond, modélisation probabiliste et inférence statistique
- À l'aise avec les technologies du big data (Spark, Hadoop) et/ou les frameworks NLP
- Capable de communiquer clairement par écrit des concepts algorithmiques complexes et des résultats statistiques
- Précis et minutieux — vous repérez les erreurs dans la syntaxe du code, la notation mathématique et les conclusions statistiques
- Aucune expérience préalable en entraînement d'IA ou en annotation requise
Atouts supplémentaires
- Expérience en annotation de données, en pipelines de qualité des données ou en systèmes d'évaluation de modèles
- Maîtrise des workflows de data science de niveau production — MLOps, CI/CD pour les modèles, ou similaire
- Expérience en recherche académique ou en rédaction technique
Pourquoi nous rejoindre
- Travailler directement sur des projets d'IA de pointe aux côtés de laboratoires de recherche de premier plan mondial
- Entièrement à distance et flexible — travaillez quand et où cela vous convient
- Autonomie en freelance avec un travail stimulant sur le plan intellectuel et porteur de sens
- Interaction directe avec les modèles de langage de grande taille les plus avancés développés aujourd'hui
- Possibilité de contrats continus et d'opportunités de projets élargies à mesure que de nouveaux travaux sont lancés