Stagiaire développeur(se) en apprentissage automatique (recherche appliquée)

Nous recherchons des stagiaires en apprentissage automatique appliqué pour rejoindre notre équipe travaillant sur l'utilisation de l'IA scientifique dans des applications concrètes. Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec les chercheur.se.s en apprentissage automatique, les parties prenantes côté produit et les experts du domaine pour commencer à appliquer le « Scientist AI » à des problèmes spécifiques au domaine.

Responsabilités principales 

• Accélérer la recherche appliquée, l'entraînement et l'inférence des modèles, et itérer sur l'implémentation de modèles pour des applications concrètes (lesquelles constitueront la base des futures offres de solutions de LawZero).
• Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail (workflows) pour des expériences de recherche à travers des environnements simulés et des applications réelles.
• Développer des jeux de données, des outils et des bibliothèques pour implémenter et évaluer des modèles destinés à des applications concrètes.
• Établir, documenter et maintenir les meilleures pratiques pour les flux de travail de développement de modèles d’apprentissage automatique.
• Refonte et adaptation des idées et prototypes de recherche en outils et solutions robustes de niveau production.
• Comprendre en profondeur les cas d'utilisation des clients pour éclairer les stratégies de formation et mettre en évidence les cas limites.

Compétences et qualifications

• Un diplôme dans un domaine informatique pertinent (par exemple, informatique, ingénierie informatique, ingénierie logicielle) est requis, ainsi qu'un diplôme supérieur (Maîtrise ou plus) en apprentissage automatique ou une expérience professionnelle équivalente.
• Capacité à collaborer efficacement avec des équipes interfonctionnelles, à documenter les meilleures pratiques et à rester à jour avec les dernières avancées en matière d'apprentissage automatique et de développement de logiciels.
• Familiarité avec les plateformes cloud (ex: AWS, GCP, Azure).
• Familiarité avec les outils de conteneurisation (ex: gRPC, Docker, Kubernetes).
• Familiarité avec les infrastructures et plateformes de données (ex: bases de données vectorielles).

Atouts:

• Expérience dans la conception et la mise en œuvre de flux de travail complexes d'apprentissage automatique sur des équipements de calcul haute performance exécutant PyTorch, TensorFlow ou JAX.
• Familiarité avec les gestionnaires de tâches (ex: Ray, SLURM)
• Expérience dans la création de nouveaux produits d’apprentissage automatique à partir de zéro, ou basés sur des prototypes de recherche.
• Expérience de travail en collaboration avec des chercheurs.