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11 - 50 employés

Fondée en 2020

🎯 Recrutement

👥 RH Tech

🤝 B2B

Recruitment • HR Tech • B2B

OnHires est un partenaire mondial dans le recrutement et la dotation en personnel IT qui source, évalue et place des talents techniques et créatifs pour les entreprises en forte croissance. Ils proposent des services incluant des développeurs qualifiés, le sourcing, la recherche de cadres, la cartographie des talents, le RPO, le conseil en ressources humaines et des modèles d'embauche flexibles (abonnement, paiement par recrutement, tarif horaire), avec un accent sur des embauches rapides, de haute qualité et des viviers de talents évolutifs.

Description

• Concevoir et faire évoluer des systèmes ML en production pour des applications basées sur des LLM. • Construire des pipelines d'entraînement et d'évaluation pour l'amélioration continue des modèles. • Affiner des modèles de base (foundation models) en utilisant des techniques d'adaptation modernes telles que LoRA, QLoRA, SFT et DPO. • Optimiser les performances d'inférence, la latence et l'utilisation des GPU. • Développer des jeux de données d'entraînement de haute qualité et des cadres d'évaluation. • Piloter le déploiement, la supervision et la fiabilité des services ML en production. • Contribuer à la définition des normes d'ingénierie tout en encadrant une petite équipe ML de haut niveau.

🎯 Exigences

• Expérience dans la conception et la mise en production de systèmes ML utilisés par de véritables utilisateurs. • Solide maîtrise de Python et de PyTorch (ou JAX). • Expérience pratique de fine-tuning de LLM et d'optimisation de l'inférence. • Compréhension approfondie de l'infrastructure ML, de l'entraînement distribué ou des systèmes basés sur GPU. • Esprit d'ingénierie marqué, axé sur l'évolutivité, la fiabilité et la qualité du code. • À l'aise pour prendre des responsabilités dans un environnement de startup à forte cadence.

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive en numéraire et participation au capital (equity). • Environnement remote-first avec des perspectives d'évolution à long terme.