À propos du poste
Travaillez directement avec des systèmes d'IA pour créer des données quantitatives de haute qualité et contribuer à améliorer leur raisonnement mathématique et de recherche. Mettez à profit vos connaissances de niveau master en probabilités, statistiques et programmation tout en découvrant comment des données créées par des experts soutiennent le post-entraînement et l'évaluation des IA.
Ce que vous ferez
- Interagir avec des modèles d'IA sur des tâches de probabilités, de statistiques, de modélisation quantitative, d'analyse de séries temporelles et de programmation de recherche.
- Créer des problèmes quantitatifs exigeants, des solutions de référence et des exemples résolus reproductibles.
- Vérifier les mathématiques et le code générés par l'IA, tester les hypothèses et identifier les fuites de données, le surapprentissage ou une logique de backtesting défaillante.
- Comparer et annoter les réponses des modèles, expliquer clairement les erreurs et documenter le raisonnement qui sous-tend une solution de haute qualité.
Ce que vous apprendrez
- Découvrir comment des exemples spécifiques à un domaine et les retours humains sont utilisés pour soutenir le post-entraînement des IA.
- Acquérir une expérience pratique de l'évaluation des réponses d'IA, de l'application de consignes d'annotation et du contrôle de la qualité des jeux de données.
- Voir comment l'exactitude factuelle, un raisonnement clair et des retours cohérents aident les équipes à évaluer et améliorer le comportement des modèles d'IA.
- Développer de l'expérience à l'intersection de votre domaine académique et de l'IA appliquée grâce au travail de projet et aux retours.
Modalités de travail
- Stage à distance
- Collaborer avec l'équipe sur des projets délimités de données et d'évaluation pour l'IA
Le périmètre du projet, le calendrier, les outils et les attentes seront discutés lors du processus de candidature. Utilisez uniquement des documents approuvés ; ne partagez pas de données de recherche confidentielles d'employeurs, de clients ou d'universités.
Ce que nous recherchons
- Être actuellement inscrit à un programme de master ou de niveau supérieur en mathématiques, statistiques, informatique, finance quantitative ou dans un domaine connexe.
- Connaissances fondamentales en probabilités, statistiques et algèbre linéaire.
- À l'aise avec Python et les bibliothèques d'analyse de données, ou avec un langage de programmation de recherche comparable.
- Capacité à expliquer les hypothèses, à reproduire les calculs et à évaluer honnêtement les limites.