À propos du poste
Rejoignez l'équipe GenAI de pointe d'un laboratoire d'IA de premier plan pour être au cœur de la révolution de l'IA, où votre expertise alimente le développement des modèles de langage de grande taille les plus avancés.
1\. Aperçu
Rejoignez l'équipe GenAI de pointe d'un laboratoire d'IA de premier plan et contribuez à construire des modèles d'IA fondamentaux à partir de zéro. Nous recherchons des ingénieurs en apprentissage automatique et des experts en calcul scientifique talentueux, dotés d'une expertise pratique en apprentissage automatique, en frameworks d'apprentissage profond et en calcul scientifique, pour apporter une excellence technique et de recherche pratique et élever la qualité de nos données d'entraînement d'IA.
Il s'agit d'un poste en W-2 avec Cincinnatus LLC, avec la possibilité d'être placé au sein d'un laboratoire d'IA de premier plan dans le cadre de leur main-d'œuvre étendue.
2\. Responsabilités clés
- Guider les équipes de recherche et d'ingénierie pour combler les lacunes de connaissances et améliorer les performances des modèles d'IA en apprentissage automatique et en calcul scientifique, en entraînement et évaluation de modèles, ainsi que sur des sujets logiciels numériques et scientifiques.
- Concevoir des tâches stimulantes et pertinentes pour le domaine, et rédiger des solutions précises et bien structurées à des problèmes d'apprentissage automatique et de calcul scientifique.
- Évaluer des tâches et solutions d'apprentissage automatique et de calcul scientifique et fournir des retours techniques clairs et écrits.
- Concevoir et évaluer des tâches techniques couvrant l'entraînement de modèles, la conception d'expériences, les pipelines de données et les simulations scientifiques, avec des solutions de référence exécutables.
- Développer des grilles d'évaluation pour évaluer la solidité méthodologique, l'exactitude et la reproductibilité des travaux de ML et scientifiques.
- Collaborer avec d'autres experts du domaine pour garantir la cohérence et l'exactitude des données d'entraînement.
3\. Qualifications essentielles
- 4+ ans d'expérience professionnelle ou de recherche dédiée en apprentissage automatique, science des données ou calcul scientifique au sein d'une organisation reconnue de premier plan ou d'une université de recherche (un MS ou un doctorat dans un domaine quantitatif compte pour cette expérience).
- Expérience en production ou en recherche avec PyTorch, JAX ou TensorFlow, et solide maîtrise de Python (NumPy, pandas, scikit-learn).
- Des publications, des contributions open source ou des systèmes ML déployés constituent un atout majeur.
- Progression de carrière démontrable.
- Capacité à s'engager de manière fiable pour au moins 20 heures/semaine pendant les jours de semaine.
- Solides compétences en communication écrite et capacité à expliquer clairement des décisions techniques complexes.
À propos de Cincinnatus LLC : Cincinnatus LLC est une entreprise de dotation en personnel d'entreprise qui s'associe à des entreprises technologiques de premier plan pour sourcer et employer des professionnels hautement qualifiés pour des opportunités en personnel contingent et sous contrat. Cincinnatus agit en tant qu'employeur officiel pour ces engagements, en fournissant un emploi en W-2, la paie, les avantages sociaux et la conformité, tout en plaçant les employés directement au sein des équipes clients pour travailler sur des initiatives à fort impact.
Égalité des chances en matière d'emploi : Cincinnatus est fier d'être un employeur souscrivant à l'égalité des chances en matière d'emploi. Nous ne pratiquons aucune discrimination fondée sur la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe (y compris la grossesse, l'accouchement, les décisions en matière de santé reproductive ou les conditions médicales associées), l'orientation sexuelle, l'identité de genre, l'expression de genre, l'âge, le statut de vétéran protégé, le statut d'individu handicapé, les informations génétiques, les opinions ou activités politiques, ou toute autre caractéristique légalement protégée.