Ingénieur en IA appliquée

Responsabilités:

• Définir les problèmes d'apprentissage automatique pour les produits et les operations qui doivent tirer parti des recherches de pointe en apprentissage automatique, des contributions open-source.

• Prototyper rapidement des points d'extrémité de ML génératif et discriminatif, des agents autonomes, etc. qui doivent utiliser l'apprentissage automatique de pointe vers une solution crédible.

• Définir la feuille de route des signaux et collaborer avec l'ingénierie des données pour la planification de l'ingestion des signaux.

• La stratégie d'identification et d'ingestion de signaux de tiers est propre à vous. Contribuer à la stratégie d'acquisition de signaux/données de la plateforme et à la feuille de route nécessaires pour la construction des prototypes et des systèmes.

• Contribuer à la sélection de la pile d'infrastructure d'apprentissage automatique de l'organisation, à l'évaluation technique et à l'adaptation aux besoins.

• Contribuer à l'intégration de points d'extrémité IA en collaborant avec l'ingénierie logicielle et les équipes d'évolutivité des plateformes.

• Engager la direction commerciale et technologique sur l'apprentissage automatique de pointe, les paradigmes et les applications à la plateforme/produit et aux opérations de services partagés.

• Représenter l'organisation dans les forums technologiques et industriels de l'IA.

• Collaborer avec des parties prenantes de divers produits, d'ingénierie, de science des données, de finance, de vente et de marketing pour définir les problèmes à qui l'IA donne des solutions.

• Soutenir les discussions sur les modèles de données et la stratégie d'intégration de données.

• QA ETL l'infrastructure de pipeline de données pour des objectifs d'expérimentations et de production pertinents.

Exigences:

• Master/PhD en informatique avec un accent sur l'IA. Sinon, Master/PhD dans des domaines forts en analytiques de données comme la physique, les statistiques, les mathématiques computationnelles.

• 8+ années d'expérience en apprentissage automatique - travail, education et/ou pro bono dans la construction d'hypothèses et le développement de prototypes.

• Être à l'aise avec les systèmes de modélisation IA discriminative et générative, le développement et la maturation vers un succès expérimental. Preuves démontrables de travail sur des systèmes d'apprentissage automatique basés sur des données structurées et non structurées. La connaissance conceptuelle de l'apprentissage automatique multimodal est souhaitable.

• Connaissance conceptuelle & capacité à initialiser & à faire évoluer les systèmes d'apprentissage automatique à la fois pour les fins de formation et d'inférence.

• Connaissance & désir d'utiliser des modèles open-source, des travaux universitaires & des meilleures pratiques de la communauté open-source.

• Connaissance d'un stockage infonuagique public d'apprentissage automatique de formation et de service.

• Aptitude à avoir des conversations en profondeurtechniques bidirectionnelles avec des interlocuteurs de l'organisation non familiers avec l'apprentissage machine, ex. ingénieurs logiciels et gestionnaires de produit, opérations, leaders etc.

• Capacité et désir de mentorer les ingénieurs logiciels en apprentissage automatique.

Attributs :

• Machine à apprendre. Documents, conférences, pairs, moteur d'apprentissage par la pratique.

• Biais pour l'action et l'impact.

• Excellentes compétences interpersonnelles & de communication.

• Forte présence dans la communauté globale de l'apprentissage automatique.

• Equilibre

  • dimensions techniques et commerciales

  • ensembles de problèmes à court, moyen et long termes

  • parties prenantes techniques et non-techniques

• Penseur analytique avec un esprit de résolution de problèmes.

• Challenger - le pourquoi ? Le pourquoi pas ?

• Joueur d'équipe capable de collaborer efficacement avec des équipes interfonctionnelles.