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Description de l'entreprise
Publicis Re:Sources est l'épine dorsale de Publicis Groupe, le groupe d'agences le plus précieux au monde. Nous sommes la seule organisation de services partagés à service complet et de bout en bout de l'industrie, permettant aux agences du Groupe de faire ce qu'elles font de mieux : innover et transformer pour leurs clients.
Formée en 1998 en tant que petite équipe au service de quelques entreprises du groupe Publicis, Publicis Re:Sources a grandi pour compter plus de 5 000 employés dans plus de 66 pays. Nous fournissons des solutions technologiques et des services commerciaux, y compris la finance, la comptabilité, le droit, les avantages sociaux, l'approvisionnement, l'impôt, l'immobilier, la trésorerie et la gestion des risques.
Nous nous transformons continuellement pour suivre le rythme de notre secteur de la communication en constante évolution et nous nous nourrissons d'un esprit d'innovation ressenti à travers le globe. Apprenez-en plus sur Publicis Re:Sources et les agences du groupe Publicis que nous soutenons à http://www.publicisresources.com/.
Description du poste
Nous recherchons un Senior Generative AI Data Scientist hautement qualifié pour rejoindre notre équipe. Le candidat idéal aura de solides compétences en NLP, en réglage fin de grands modèles, en communauté open source, en apprentissage machine et en techniques d'apprentissage profond, ainsi qu'en modélisation générative. Le candidat sera responsable de la conception, de la mise en œuvre et de l'optimisation de modèles génératifs pour une variété d'applications, y compris le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et le traitement audio. Le candidat sera également responsable de l'analyse et de l'interprétation de grands ensembles de données et de la communication de ses résultats à des parties prenantes techniques et non techniques.
Responsabilités principales
• Concevoir, mettre en œuvre et optimiser des modèles génératifs à l'aide de techniques d'apprentissage machine et d'apprentissage profond.
• Appliquer des modèles génératifs à une variété d'applications, y compris le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et le traitement audio.
• Analyser et interpréter de grands ensembles de données à l'aide de techniques statistiques et d'apprentissage machine.
• Communiquer les résultats à des parties prenantes techniques et non techniques.
• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour identifier de nouvelles opportunités de modélisation générative.
Qualifications
Exigences clés
• Plus de 3 ans d'expérience en science des données
• Expérience en tant que superviseur d'un projet de science des données
• Actif dans la communauté open source, comme HuggingFace, StableDiffusion, etc
• Expérience en ajustement fin de grands modèles, familier avec la formation distribuée- Expérience avec LangChain, réglage de modèle de base, augmentation de données et cadres d'évaluation des performances
• Expérience de la recherche et de l'application de grands modèles de langage et de l'IA générative
• Solide expérience en NLP, y compris de l'expérience en représentation de texte, modélisation de langage, architectures de séquence à séquence, et compréhension sémantique
• Expérience avec les modèles génératifs de traitement du langage naturel, de vision par ordinateur, ou de traitement audio (y compris LLM, modèles de diffusion, GANs, VAEs...).
• Expérience avec des cadres de calcul distribué tels que Hadoop ou Spark.
• Expérience avec des plateformes de calcul en nuage comme AWS ou Azure. • Master ou doctorat en informatique, mathématiques, statistiques, ou domaine connexe.
• Solide expérience en techniques d'apprentissage machine et d'apprentissage profond.
• Compréhension des concepts clés de la littérature sur les modèles de base.
• Expérience dans l'utilisation/mise en œuvre/formation/ajustement fin/optimisation de modèles de base ou de modèles génératifs.
• Maîtrise de langages de programmation tels que Python ou R.
• Expérience avec des cadres d'apprentissage profond comme TensorFlow ou PyTorch.
• Fortes compétences analytiques et de résolution de problèmes.
• Excellentes compétences en communication et en collaboration
Informations supplémentaires
Toutes vos informations seront gardées confidentielles conformément aux directives EEO.
