Ingénieur Machine Learning – Intelligence documentaire & GenAI appliquée

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SaaS • B2B • Productivity

PandaDoc est une solution complète de gestion documentaire qui aide les entreprises à rationaliser leurs workflows de documents. Elle propose un large éventail de fonctionnalités, notamment la génération de contrats personnalisés, les eSignatures, des capacités CPQ (configure, price, quote) et des outils de collaboration en temps réel. Conçue pour être simple à utiliser, PandaDoc permet aux équipes d’automatiser la création et la gestion des documents, améliorant ainsi l’efficacité et réduisant les erreurs. La plateforme s’intègre aux principaux CRM, aux passerelles de paiement et à d’autres outils pour des opérations métier fluides. Axée sur la sécurité et la conformité, PandaDoc prend en charge des transactions électroniques légales et sécurisées, ce qui en fait une solution idéale pour les entreprises souhaitant optimiser la gestion de leurs contrats.

501 - 1000 employés

Fondée en 2011

☁️ SaaS

🤝 B2B

⚡ Productivité

💰 Series C en 2021-09

Description

• Concevoir et maintenir des cadres d'évaluation pour les modèles de documents, les LLMs, l'OCR et l'extraction structurée. • Définir des métriques, des benchmarks et des stratégies de validation pour des charges documentaires en conditions réelles. • Concevoir et constituer des jeux de données de haute qualité pour l'entraînement supervisé, le fine-tuning et la validation. • Créer des pipelines de prétraitement scalables pour PDF, scans, images, formulaires et documents semi-structurés. • Entraîner et affiner des modèles basés sur des transformeurs pour l'OCR, les Vision-Language Models (VLMs), les modèles de mise en page (layout) et les LLMs open-source pour des tâches de compréhension documentaire. • Optimiser les modèles pour la fiabilité, la précision et la maîtrise des coûts en production. • Déployer des modèles ML avec des environnements d'inférence modernes (vLLM, TGI, TensorRT, ONNX Runtime). • Mettre en place des garde-fous, du monitoring et des mécanismes de repli pour garantir un comportement de modèle sûr et prévisible. • Développer des stratégies de récupération et de découpage adaptées aux structures documentaires (tables, formulaires, PDF multi-pages). • Optimiser des pipelines RAG de bout en bout pour la recherche sémantique, le Q&A et l'automatisation de workflows. • Collaborer avec les Product Managers, les ingénieurs backend et les designers produit pour identifier les opportunités IA et traduire les besoins en solutions techniques.

🎯 Exigences

• Plus de 5 ans d'expérience en Python • Expérience dans l'entraînement, le fine-tuning et le déploiement de modèles de vision par ordinateur traditionnels pour les tâches d'intelligence documentaire (détection de mise en page, extraction de tableaux, OCR, extraction d'information). • Expérience pratique avec des frameworks et modèles de compréhension documentaire : • Modèles document AI traditionnels (LayoutLM, Donut, DocFormer) • Modèles vision-language modernes avec capacités OCR (DeepSeek-OCR, LightOnOCR-1B, etc.) • Expérience du déploiement et de l'optimisation de modèles en utilisant des frameworks d'inférence tels que vLLM (préféré), TGI, TensorRT ou ONNX Runtime. • Expérience d'application des LLMs aux workflows d'intelligence documentaire, incluant des modèles de pointe ainsi que des alternatives open-source. • Solide compréhension des systèmes de coordonnées et du raisonnement spatial pour le positionnement absolu et la détection de champs dans les formulaires/documents.

🏖️ Avantages

• Une culture honnête et ouverte qui privilégie le feedback et favorise le développement professionnel et personnel • La possibilité de travailler depuis n'importe où — notre équipe est distribuée à l'échelle mondiale, de Lisbonne à Manille, de la Floride à la Californie • 6 jours dédiés au bien‑être • Un salaire compétitif • Et bien plus encore !