Ingénieur·e en modèles de fondation relationnels – Modern Data Stack

🕒 il y a 3 mois

🌐 Allemagne, Royaume-Uni, +2 autres pays – Distant

🇩🇪 Allemagne – Télétravail 🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail 🇨🇭 Suisse – Télétravail 🇫🇷 France – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔴 Expert

👷🏻‍♀️ Ingénieur

👻 Score fantôme 40%

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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NVIDIA

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Fondée en 1993

🏥 Santé

🏭 Fabrication

🤖 Intelligence artificielle

Healthcare • Manufacturing • Artificial Intelligence

NVIDIA est une entreprise technologique de premier plan, spécialisée dans le calcul accéléré et l’intelligence artificielle (IA). NVIDIA est à l’avant‑garde des avancées en GPU (processeurs graphiques), cloud computing, centres de données et réalité virtuelle, avec un accent particulier sur les secteurs du gaming, de l’automobile, de la santé et de la robotique. Ses innovations, telles que NVIDIA Omniverse, transforment les processus numériques traditionnels en permettant des simulations haute fidélité et des tâches de rendu de pointe. Ses applications couvrent de nombreux secteurs, des véhicules autonomes avec NVIDIA DRIVE aux solutions de santé avec NVIDIA Clara, ainsi que des analyses et workflows pilotés par l’IA.

Description

• Collaborer avec des chercheurs et des ingénieurs pour améliorer des modèles fondés sur les Transformers et les GNN appliqués aux schémas relationnels et aux graphes hétérogènes • Acquérir une expérience pratique dans des cas d’usage tels que la prévision, la mise en correspondance d’entités, la fidélisation des clients et la détection des fraudes • Mettre à profit ses connaissances en ML et en IA pour résoudre des problématiques concrètes et développer des solutions évolutives et adaptables • Contribuer à l’ensemble du cycle de vie des systèmes de ML, notamment à la conception de l’architecture, à l’entraînement, à l’optimisation post-entraînement et à l’accélération de l’inférence • Contribuer à la prochaine génération de modèles de fondation relationnels

🎯 Exigences

• Diplôme de niveau master ou doctorat en Machine Learning, informatique ou dans une formation équivalente • Maîtrise de Python et des frameworks de deep learning, tels que PyTorch • Au moins 8 ans d’expérience en recherche dans la conception de solutions algorithmiques de ML • Expérience pratique de l’utilisation de modèles prédictifs dans des applications concrètes • Connaissance du Machine Learning fondé sur les graphes ; publications dans des conférences telles que NeurIPS, ICLR, ICML ou équivalentes