Ingénieur de recherche en IA / Chercheur en machine learning

🔥 il y a 24 minutes

🌏 N'importe où dans le monde

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧠 Chercheur en IA

👻 Score fantôme 15%

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.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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Typus

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2 - 10 employés

Fondée en 2024

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🤝 B2B

Artificial Intelligence • SaaS • B2B

Typus est une plateforme de visualisation basée sur l’IA destinée aux professionnels de l’architecture et de l’immobilier. Elle transforme des fichiers CAO, des esquisses et des prompts textuels en rendus photoréalistes, agrandit les images dans des formats haute définition (4K et 8K) et peut générer des vidéos cinématiques en survol. Proposée sous forme d’abonnement plutôt qu’avec une tarification à l’image, Typus s’intègre aux principaux outils AEC (Revit, Rhino, SketchUp, IFC, Blender, Navisworks, Civil 3D, Tekla, etc. ) via Speckle et propose un studio doté d’outils d’édition (remplacement de matériaux, masquage, contrôle de la géométrie), des générateurs de plans et un accès API. La plateforme met l’accent sur un hébergement sécurisé des données dans l’UE et affirme ne pas utiliser les contenus importés par ses clients pour entraîner ses modèles d’IA. Elle s’adresse aux architectes, architectes d’intérieur, promoteurs, entreprises de l’immobilier, étudiants et grandes entreprises qui souhaitent accélérer et réduire le coût de leurs workflows de visualisation et de leur production de supports marketing.

Description

• Concevoir et développer davantage l’architecture d’IA principale de modèles d’images génératives, en mettant l’accent sur les cas d’usage propres à l’architecture. • Développer, entraîner et optimiser des modèles de deep learning génératif, notamment des modèles de diffusion, des architectures UNet, des approches fondées sur les transformers et la diffusion latente. • Mettre en œuvre et évaluer des méthodes de fine-tuning et d’adaptation telles que LoRA, les techniques de type DreamBooth et le transfer learning spécifique à un domaine. • Étudier les mécanismes de génération contrôlable, notamment le contrôle fondé sur des régions, le conditionnement basé sur les matériaux et les textures, ainsi que la synthèse d’images sensible à la structure et au contexte. • Concevoir et maintenir des pipelines évolutifs d’entraînement et d’expérimentation, par exemple avec PyTorch, des clusters GPU et des expérimentations automatisées. • Valider systématiquement les modèles développés au moyen de benchmarks, d’études d’ablation et de méthodes d’évaluation qualitatives et quantitatives. • Analyser, préparer et sélectionner les jeux de données d’entraînement et d’évaluation dans le contexte architectural. • Documenter les résultats de recherche et les choix méthodologiques afin de garantir la reproductibilité et le transfert de connaissances. • Collaborer étroitement avec les équipes produit, frontend et backend afin de transformer les résultats de recherche en systèmes d’IA prêts pour la production. • Apporter un soutien technique à la conception et à la mise en œuvre de projets de recherche et de projets financés par des subventions, tels que IGP, KMU-innovativ et les programmes européens. • Suivre et évaluer les avancées actuelles de la recherche en IA générative et identifier les opportunités d’innovation pertinentes.

🎯 Exigences

• Diplôme de niveau master ou doctorat obtenu en informatique, mathématiques, data science, design computationnel ou dans une discipline comparable. • Expertise démontrée en IA générative appliquée aux images, notamment dans l’entraînement de modèles de deep learning. • Expérience pratique et/ou académique avérée des modèles de diffusion, des transformers, des architectures UNet, des modèles de diffusion latente et de LoRA. • Excellente compréhension des méthodes de deep learning, des architectures de modèles, des stratégies d’entraînement et des techniques d’évaluation. • Expérience des workflows de recherche et d’expérimentation, de la reproductibilité et de l’évaluation systématique des modèles. • Solides capacités d’analyse et intérêt pour le rapprochement entre recherche scientifique et applications orientées produit. • Autonomie, organisation et forte motivation intrinsèque pour explorer et faire mûrir de nouvelles approches en IA.

🏖️ Avantages

• Contrat à durée déterminée financé par une subvention, avec possibilité d’évolution vers un poste à long terme. • Influence directe sur un projet de recherche deep tech tourné vers l’avenir. • Participation au capital : l’attribution de parts de l’entreprise est négociable et fait partie du package de rémunération. • Possibilité d’évoluer vers un poste de CTO. • Rémunération attractive et négociable. • Contrat de travail à durée indéterminée.

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