Scientifique en IA – ingénierie agentique

🔥 il y a 58 minutes

🇫🇷 France – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧠 Chercheur en IA

👻 Score fantôme 10%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Pourquoi ce score :

• Publiée récemment.
• Les offres de cette entreprise sont généralement pourvues en 57 jours.
• Aucun salaire indiqué.

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Mistral AI

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201 - 500 employés

Fondée en 2023

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🏢 Entreprise

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Mistral AI est une entreprise qui développe des systèmes d'IA de pointe en langage naturel et génératif, proposant des plateformes, des modèles et des services pour aider les organisations à développer, personnaliser et déployer des agents et applications IA. Ils offrent des produits tels que Vibe (un agent IA pour le travail à long terme et les variantes de codage), Studio (outils pour créer, tester et exécuter des agents et applications IA), Forge (entraînement, alignement et évaluation de modèles personnalisés), et Compute (infrastructure pour l'entraînement et l'inférence). Ils proposent également des API, des modèles (par exemple, Mistral Medium 3. 5, Mistral Small 4, Mistral OCR 4, Voxtral TTS), des services d'entreprise pour la personnalisation et le déploiement de modèles, et des solutions spécifiques à l'industrie pour la finance, le secteur public, la fabrication, l'énergie & les services publics, et le transport. Mistral met l'accent sur les options de déploiement auto-hébergé et en cloud, les déploiements d'entreprise axés sur la confidentialité, et fournit une infrastructure à grande échelle ainsi que des services experts pour construire des solutions IA sur mesure.

Description

• Concevoir des données de pré-entraînement, de SFT et de RL pour des tâches d’ingénierie dans les domaines de la CAO, de la simulation numérique (CAE) et des semi-conducteurs/EDA • Définir des vérificateurs et des critères d’évaluation de la justesse et de la qualité des tâches d’ingénierie • Concevoir et améliorer des architectures d’agents et des frameworks d’exécution pour la planification, l’utilisation d’outils, la récupération après erreur et les workflows d’ingénierie à long horizon • Construire des benchmarks d’évaluation et des outils de diagnostic afin d’identifier les défaillances des modèles et de les relier à des lacunes dans les données, la conception des récompenses ou le scaffolding des agents • Collaborer avec des experts des domaines CAE et EDA ainsi qu’avec les équipes Science et Solutions afin d’identifier les workflows d’ingénierie à forte valeur ajoutée • Contribuer aux travaux de recherche plus larges sur le pré-entraînement et le post-entraînement, et partager les résultats ainsi que la méthodologie au sein de l’organisation Science • Constituer des données de pré-entraînement et de post-entraînement permettant aux LLM de Mistral de raisonner sur des tâches d’ingénierie réelles et de les exécuter • Contribuer à définir des architectures d’agents et des frameworks d’exécution garantissant un fonctionnement fiable au sein de workflows d’ingénierie en plusieurs étapes

🎯 Exigences

• Maîtrise courante de l’anglais et excellentes aptitudes en communication, avec la capacité d’expliquer des concepts techniques de ML et d’ingénierie à des publics techniques comme non techniques • Expertise approfondie et pratique en machine learning, notamment dans le développement de LLM • Expérience avérée de l’exécution, du debugging et de la validation de workflows d’ingénierie réels dans au moins l’un des domaines suivants : CAO, CAE, simulation de semi-conducteurs ou EDA • Maîtrise de Python, avec un code propre et lisible • Aisance dans les environnements Linux/HPC • Autonomie et capacité à avancer sans feuille de route détaillée • Esprit collaboratif, humilité et envie d’apprendre à l’intersection de l’ingénierie et du ML • Une expérience dans la conception ou le fine-tuning de systèmes agentiques serait un plus • Une expérience en reward modeling, RLHF/RLAIF/RLVR ou entraînement fondé sur les préférences serait un plus • Une expérience industrielle ou académique avec des outils CAE ou EDA serait un plus • Une expérience de contribution à une base de code open source de grande taille ou à un codebase industriel serait un plus • Des publications dans des conférences ou revues spécialisées en ingénierie et en ML seraient un plus

🏖️ Avantages

• Couverture santé • Congé parental • Dispositifs d’épargne retraite • Accompagnement à la mobilité géographique • Programmes de bien-être • Indemnités repas • Indemnités de transport • Autres avantages spécifiques au lieu de travail

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