Member of Technical Staff, Data Analysis and Evaluation

🕒 il y a 5 mois

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

📉 Analyste de Données

🇬🇧 Parrain de Visa de Travailleur Qualifié UK

Cette entreprise a parrainé des visas de Travailleur Qualifié du Royaume-Uni par le passé.

👻 Score fantôme 53%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Cohere

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11 - 50 employés

🤖 Intelligence artificielle

🏢 Entreprise

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Cohere est une plateforme d’IA de premier plan qui fournit aux entreprises des modèles de langage avancés et un espace de travail (workspace) intégré conçu pour l’efficacité et la sécurité. Grâce à une famille de modèles génératifs et de retrieval hautes performances, Cohere permet aux organisations de rationaliser leurs workflows, de renforcer la sécurité des données et de révéler des insights dans de nombreux secteurs grâce à des capacités multilingues. Leur priorité accordée à des solutions d’IA sur mesure garantit la protection des données critiques tout en facilitant une intégration fluide aux processus opérationnels existants.

Description

• Design and oversee data collection tasks, including supporting human annotators and ensuring data quality. • Develop and apply statistical methods to evaluate the quality and reliability of datasets. • Analyse and assess the generalisability and robustness of ML systems across diverse use cases. • Collaborate with teams to improve dataset quality and model performance. • Train and fine-tune large language models (LLMs) on distributed training infrastructures. • Conduct experiments to evaluate model performance and identify areas for improvement.

🎯 Exigences

• Extremely strong software engineering skills. • Strong expertise in designing and conducting data collection tasks, including working with human annotators. • Strong statistical skills and experience evaluating scientific experiments related to data collection and model performance. • Experience analysing datasets with respect to their quality, biases, and suitability for training ML models. • Hands-on experience training large language models (LLMs) on distributed training infrastructures. • Familiarity with evaluating and improving the generalisability and robustness of ML systems. • Proficiency in programming languages such as Python and ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow, JAX). • Excellent communication skills to collaborate effectively with cross-functional teams and present findings. • One or more papers at top-tier venues (such as NeurIPS, ICML, ICLR, AIStats, MLSys, JMLR, AAAI, Nature, COLING, ACL, EMNLP).

🏖️ Avantages

• An open and inclusive culture and work environment • Work closely with a team on the cutting edge of AI research • Weekly lunch stipend, in-office lunches & snacks • Full health and dental benefits, including a separate budget to take care of your mental health • 100% Parental Leave top-up for up to 6 months • Personal enrichment benefits towards arts and culture, fitness and well-being, quality time, and workspace improvement • Remote-flexible, offices in Toronto, New York, San Francisco, London, and Paris, as well as a co-working stipend • 6 weeks of vacation (30 working days!)