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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

• Rechercher et concevoir de nouvelles architectures d'IA (par ex. alternatives aux architectures Transformer standard, modèles à long contexte, modélisation de séquences efficace, architectures hybrides) • Explorer des améliorations architecturales pour l'évolutivité, l'efficacité et la stabilité • Prototyper et évaluer de nouvelles architectures via des ablations, des benchmarks et des études empiriques • Rédiger et co-rédiger des articles de recherche pour les principales conférences et revues en ML • Collaborer avec les équipes d'ingénierie pour transposer la recherche en systèmes d'entraînement et d'inférence • Se tenir informé des recherches de pointe et identifier précocement les directions prometteuses

🎯 Exigences

• Solide expérience en recherche en machine learning, avec un accent sur l'architecture des modèles • Historique de publications dans des conférences/journaux ML/IA (par ex. NeurIPS, ICML, ICLR, COLM, ACL, EMNLP, arXiv) • Compréhension approfondie de : • Architectures de réseaux de neurones • Modèles de séquence et mécanismes d'attention • Dynamique d'entraînement et optimisation • Expérience pratique avec PyTorch ou JAX • Capacité à raisonner rigoureusement, concevoir des expériences propres et communiquer clairement les résultats • À l'aise dans un environnement de startup rapide et en évolution • Expérience des architectures non-Transformer (par ex. basées sur RNN, state-space, modèles hybrides) • Travail sur des modèles à long contexte ou optimisés en mémoire • Contributions de recherche en open source • Expérience dans la transition de la recherche vers des systèmes de production • Connaissances en conception d'architectures optimisées pour l'entraînement ou l'inférence

🏖️ Avantages

• Forte autonomie sur l'orientation de la recherche et la feuille de route • Parcours clair pour publier des travaux à fort impact • Boucle de rétroaction étroite entre recherche et déploiement en conditions réelles • Petite équipe très technique avec une forte culture de recherche • Rémunération compétitive et participation significative au capital