Chercheur en IA – Données multilingues

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Featherless AI

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1 - 10 employés

Fondée en 2023

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🔌 API

Artificial Intelligence • SaaS • API

Featherless AI est un fournisseur de services d'inférence AI sans serveur et d'hébergement de modèles qui offre un accès API à un vaste catalogue de modèles à poids ouvert (plus de 12 200), permettant aux développeurs et aux entreprises de déployer, ajuster et exécuter des modèles à grande échelle sans gérer de serveurs. La société propose un tarif d'abonnement forfaitaire avec des jetons illimités, l'orchestration GPU, une utilisation privée/anonyme (sans journaux) et des options de self-hosting pour les entreprises ou des unités de mise à l'échelle pour une haute simultanéité. Featherless AI fonctionne également comme un laboratoire de recherche en intelligence artificielle axé sur la recherche open-source et post-transformateur, revendiquant des améliorations significatives en termes de coûts et de performance pour les grands modèles et agents IA.

Description

• Concevoir et mener des recherches sur des jeux de données multilingues, y compris la collecte, le filtrage, la déduplication et l’évaluation de la qualité • Développer des stratégies pour les langues à faibles ressources et les cas rares (échantillonnage, augmentation, conception de curricula) • Étudier et améliorer le transfert cross-lingual, l’alignement et la robustesse dans les large language models • Construire et maintenir des benchmarks d’évaluation pour les performances multilingues • Collaborer avec les ingénieurs et les chercheurs sur les pipelines d’entraînement et les choix d’architecture des modèles • Publier les travaux dans des conférences de premier plan (par ex. ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML, ICLR) et contribuer à l’open-source lorsque pertinent • Traduire les résultats de recherche en améliorations pratiques pour les modèles en production

🎯 Exigences

• Solide expérience en recherche NLP/ML, avec un focus sur la modélisation multilingue ou cross-lingual • Historique de publications dans des conférences ou revues reconnues (ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML, ICLR, etc.) • Expérience de travail avec des jeux de données textuelles à grande échelle couvrant plusieurs langues • Bonne maîtrise de : • - la tokenisation et la conception du vocabulaire pour les modèles multilingues • - les métriques de qualité des données, le filtrage et les biais des jeux de données • - le transfert d’apprentissage et l’apprentissage de représentations multilingues • À l’aise pour prototyper en Python avec des frameworks ML modernes (PyTorch, JAX, etc.) • Capacité à travailler de manière autonome et à livrer des résultats de recherche dans un environnement au rythme startup

🏖️ Avantages

• Vraie responsabilité sur l’orientation et l’impact de la recherche • Une équipe qui valorise à la fois les publications et la mise en production • Accès à une échelle significative : grands jeux de données, infrastructure moderne et itération rapide • Rémunération compétitive et participation au capital significative à un stade précoce