Applied Scientist 2/3

Chez Oracle Cloud Infrastructure (OCI), nous façonnons l'avenir des solutions cloud d'entreprise avec une équipe qui prospère grâce à l'innovation et à la diversité. Nous combinons l'agilité d'une startup avec les ressources de la plus grande entreprise de logiciels d'entreprise au monde, en mettant l'accent sur des approches rapides et centrées sur le client.

Notre engagement envers l'équité, l'inclusion et le respect forme la base d'OCI. Nous visons l'excellence en favorisant un environnement inclusif qui encourage l'apprentissage et la progression de carrière. Nous nous remettons en question et nous défions les uns les autres de dépasser nos réalisations passées pour construire un avenir toujours meilleur.

En tant que membre de notre équipe dynamique et solidaire, vous collaborerez avec des collègues très intelligents, motivés et divers. Dans l'AI Data Org, vous relèverez des défis exaltants dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'infrastructure cloud de pointe. Vous créerez et optimiserez des modèles d'IA génératrice pour les cas d'utilisation du texte, de la parole, de la vision et multimodaux et innoverez dans les normes de benchmarking d'apprentissage automatique pour maintenir une qualité de modèle et de données de premier ordre dans divers secteurs, y compris les soins de santé et Fusion.

Niveau de Carrière: IC2/IC3

• Concevoir et construire des modèles d'IA génératrice de premier ordre dans des environnements de texte, de vision et multimodaux pour la génération de données synthétiques.
• Rechercher et mettre en œuvre des techniques avancées (fine-tuning, RLHF) pour aligner les modèles générateurs sur des domaines problématiques spécifiques.
• Développer des outils essentiels pour l'acquisition de données, le nettoyage, l'augmentation, la formation de modèles et la visualisation.
• Évaluer et implémenter des modèles ML/Deep Learning/GenAI à partir d'articles de recherche et d'autres ressources en ligne.
• Optimiser les modèles pour une utilisation en production et aider à déployer des scénarios de génération en environnement de production.
• Développer du code de production pour le traitement des fonctionnalités, la prédiction des modèles, le service et la surveillance en temps réel et en mode batch.
• Participer à l'ensemble du cycle de vie du logiciel, y compris le développement, les tests, l'intégration continue et les opérations en production.
• Équilibrer entre le développement de fonctionnalités produit et les préoccupations opérationnelles, rédiger des run books, automatiser les opérations, structurer les journaux et instrumenter les métriques/événements.

Qualifications Minimales

• Doctorat ou Master (ou expérience équivalente) en informatique, IA, ML, recherche opérationnelle ou dans un domaine technique connexe.
• 5 ans+ (avec Master) ou 3 ans+ (avec Doctorat) d'application de solutions d'apprentissage automatique à des problèmes réels dans l'industrie.
• Maîtrise de Python ou R.
• Expertise avec des bibliothèques de deep learning telles que Pytorch, Tensorflow ou Keras.
• Compétence en NLP, Transformers, Large Language Models et bibliothèque Hugging Face.
• Expérience avec des modèles statistiques et des solutions d'apprentissage automatique (régression, classification, clustering).
• Expérience approfondie dans le développement et le déploiement de modèles de deep learning à grande échelle dans divers domaines de données.
• Expertise en optimisation et mise à l'échelle de solutions ML pour des cas d'utilisation commerciale.
• Maîtrise des bibliothèques ML traditionnelles telles que Scikit-learn, Statsmodels et Pandas.
• Expérience avérée dans la livraison de solutions ML à grande échelle pour des problèmes commerciaux complexes.
• Expérience des opérations de production et des meilleures pratiques pour la livraison de code de qualité en environnement de production.
• Capacité à communiquer des idées techniques de manière efficace, à la fois verbalement et par écrit (propositions techniques, spécifications de conception, diagrammes d'architecture et présentations).