Expert en entraînement d'IA en mathématiques – PhD (France)

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Anyone AI

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11 - 50 employés

Fondée en 2022

📚 Éducation

🤖 Intelligence artificielle

🎯 Recrutement

💰 €1 500 000 Pre Seed Round - Anyone AI en 2022-06

Education • Artificial Intelligence • Recruitment

Anyone AI est un accélérateur de carrière et une académie de formation axée sur l'Amérique latine, qui développe des ingénieurs logiciels en professionnels de l'IA et du machine learning à travers des programmes intensifs, à distance, dirigés par des mentors. Il combine des cours techniques (par exemple, la filière Développeur en Machine Learning), une préparation professionnelle (optimisation de CV/LinkedIn, coaching en entretien, pratique de l'anglais), et un modèle orienté vers le placement (paiements basés sur le partage de revenus et accès aux partenariats d'employeurs) pour aider les diplômés à décrocher des postes mieux rémunérés en IA à l'échelle mondiale. Anyone AI exploite également un marché de talents connectant sa communauté à des entreprises à la recherche de talents en IA.

Description

• Concevoir des problèmes mathématiques avancés pour l'entraînement et l'évaluation d'IA de pointe • Créer des problèmes déterministes avec exactement une seule réponse correcte • Rédiger des solutions complètes et vérifiées et documenter clairement le raisonnement • Élaborer des problèmes qui évaluent un raisonnement mathématique profond, et non la simple mémorisation • Le cas échéant, utiliser Python ou des outils spécialisés pour concevoir des workflows computationnels • Veiller à ce que tous les résultats soient techniquement précis, reproductibles et bien rédigés en anglais

🎯 Exigences

• Master ou PhD en mathématiques ou dans un domaine étroitement lié • Solide expérience en recherche ou en industrie impliquant la modélisation mathématique, le raisonnement par preuve, les mathématiques appliquées ou les mathématiques computationnelles • Excellentes compétences en Python ; à l'aise avec des bibliothèques telles que numpy, scipy, pandas ou équivalentes • Maîtrise des algorithmes, des méthodes numériques et des approches computationnelles • Capacité à concevoir des problèmes originaux et difficiles reproduisant des flux de travail mathématiques réels • Grand sens du détail et compétences en rédaction technique en anglais