Staff Machine Learning Engineer, Fakespot

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La Mozilla Corporation, soutenue par la Mozilla Foundation, façonne l'internet depuis plus de 25 ans. Nos marques pionnières, y compris le navigateur Firefox axé sur la confidentialité et le service Pocket, sont utilisées par plus de 225 millions de personnes dans le monde chaque mois. Nous nous efforçons de construire un internet conçu pour les gens, en mettant l'accent sur l'IA, les médias sociaux et la sécurité, tout en restant fidèles à notre mission : améliorer l'internet pour tout le monde.

Chez Mozilla, nous ne sommes pas redevables à des actionnaires, grâce à notre soutien non lucratif. Notre équipe mondiale, en collaboration avec des milliers de bénévoles, conçoit et distribue des logiciels open-source qui permettent aux utilisateurs de profiter d'un meilleur internet.

Fakespot, désormais partie de Mozilla, a pour mission de rétablir la confiance et la transparence dans le commerce électronique. En utilisant l'apprentissage automatique et des technologies avancées, nous détectons les avis et les vendeurs faux, aidant ainsi les consommateurs à prendre des décisions d'achat bien informées. Rejoignez-nous pour contribuer à une IA fiable et à un internet plus crédible pour des millions d'utilisateurs de Firefox et Fakespot.

Responsabilités clés :

• Appliquer des techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour analyser des données textuelles non structurées.
• Développer et affiner des modèles pour la reconnaissance d'entités, la classification et la génération de textes.
• Adapter des modèles de langage pré-entraînés (par exemple, GPT, LLAMA) à des cas d'utilisation spécifiques.
• Optimiser les modèles en production pour la scalabilité, la latence et l'efficacité des ressources.
• Surveiller et affiner les modèles déployés pour la performance, en effectuant les dépannages nécessaires.
• Collaborer avec des équipes interdisciplinaires pour livrer des fonctionnalités et des solutions de haute qualité.
• Rester à jour avec les avancées de la recherche en NLP et les meilleures pratiques.
• Travailler de manière autonome et guider les membres de l'équipe moins expérimentés.

Qualifications de base :

• Diplôme de licence en statistiques, informatique ou dans un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
• Minimum de 6 ans d'expérience dans des rôles quantitatifs tels qu'ingénieur en apprentissage automatique ou data scientist.
• Maîtrise du traitement du langage naturel (NLP).
• Expertise en SQL et dans un langage de programmation (par exemple, Python).
• Expérience du cycle complet des modèles d'apprentissage automatique, du développement au déploiement et à la surveillance.
• Excellentes compétences en travail d'équipe, fort degré de collaboration et respect des perspectives diversifiées.
• Capacité à travailler de manière indépendante et à aider les membres de l'équipe moins expérimentés.

Engagement envers les valeurs :

• Accueillir les différences
• Avoir un esprit de relation
• Participer de manière responsable
• Avoir de la détermination

Points bonus pour :

• Diplôme avancé (Master ou PhD) dans un domaine quantitatif.
• Compréhension approfondie de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement et du NLP.
• Expérience avec les plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure) et les services ML associés.
• Familiarité avec les technologies de big data (Hadoop, Spark).
• Expérience préalable avec de grands modèles linguistiques et l'IA générative.
• Passion pour l'améli