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Fundamental

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51 - 200 employés

Fondée en 2024

🤖 Intelligence artificielle

🏢 Entreprise

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Fundamental est une entreprise d'IA d'entreprise qui développe de grands modèles tabulaires (LTM) tels que NEXUS, pré-entraînés sur des milliards de tableaux pour détecter des motifs et prédire des résultats à partir de données structurées. L'entreprise propose une plateforme d'analytique prédictive de niveau entreprise qui peut être déployée avec un minimum de code ou intégrée en profondeur avec des partenaires cloud comme AWS, mettant l'accent sur la confidentialité, la sécurité et l'évolutivité. Née de la recherche académique et soutenue par d'importants investisseurs, Fundamental cible les grandes organisations cherchant à extraire des prévisions de leurs bases de données et à déployer des modèles prédictifs à l'échelle du cloud.

Description

• Rechercher et développer des méthodes de data science améliorant les performances prédictives de NEXUS sur des jeux de données d’entreprise variés, dans plusieurs secteurs et types de tâches de prédiction • Concevoir et implémenter des composants Python robustes et adaptés à la production, en mettant l’accent sur la justesse, la généricité et la réutilisabilité • Comprendre en profondeur les caractéristiques des données d’entreprise réelles et élaborer des stratégies permettant à NEXUS de les traiter de manière fiable • Mener des expérimentations rigoureuses pour mesurer l’impact de nouvelles approches, concevoir des benchmarks pertinents et utiliser les résultats pour orienter les priorités • Travailler sur une grande variété de problématiques liées aux données tabulaires structurées — notamment, sans s’y limiter, la classification, la régression, le ranking et la prévision • Collaborer étroitement avec les équipes Engineering et Research pour acquérir une compréhension approfondie du comportement des modèles NEXUS et utiliser ces connaissances pour orienter votre travail • Travailler avec les Applied AI Engineers pour valider les approches sur des jeux de données clients réels et traduire les conclusions en fonctionnalités produit • Contribuer à la documentation technique et aux bonnes pratiques internes, en aidant l’équipe à appliquer les nouvelles capacités de manière correcte et confiante

🎯 Exigences

• Minimum 5 ans d’expérience en data science ou dans des fonctions en machine learning • Excellentes compétences en Python, y compris maîtrise de pandas, numpy et scikit-learn • Expérience pratique approfondie des modèles ML traditionnels : XGBoost, LightGBM, CatBoost et autres frameworks de gradient boosting similaires • Bonne compréhension des difficultés associées aux données tabulaires réelles : déséquilibre des classes, forte cardinalité, dérive de distribution, valeurs manquantes, etc. • Esprit expérimental développé — à l’aise pour concevoir des benchmarks et tirer des conclusions rigoureuses à partir de résultats bruités • Capacité à travailler de manière autonome et à mener un projet de l’idée à la mise en production

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive comprenant salaire et participation au capital (equity) • Couverture santé complète pour vous et vos ayants droit • Congé parental rémunéré pour tous les nouveaux parents, y compris en cas d’adoption ou de recours à une gestation pour autrui • Aide à la relocation pour les collaborateurs déménageant pour rejoindre l’équipe dans l’un de nos bureaux • Culture axée sur la mission, sans ego, valorisant la diversité des idées, la prise d’ownership et l’orientation vers l’action