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Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 1 heure

🌏 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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Vetto AI

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11 - 50 employés

Fondée en 2022

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🏢 Entreprise

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Vetto AI conçoit des expériences d’apprentissage, des systèmes de feedback et des frameworks d’évaluation destinés à améliorer les capacités concrètes des modèles de machine learning. L’entreprise fournit des données, des benchmarks, des classements, des travaux de recherche et des produits dédiés aux entreprises, qui contribuent à façonner la manière dont les modèles apprennent et dont l’expérience leur est transmise. Ces solutions sont utilisées par des laboratoires d’IA de pointe. Vetto se concentre sur la création de tâches, d’évaluations et de data pipelines qui améliorent directement les performances des modèles et les workflows des développeurs.

Description

• Concevoir et mener des expériences pour comprendre le comportement des modèles, tester des idées et évaluer des jeux de données ou des interventions d’entraînement • Utiliser des expériences de fine-tuning et de post-entraînement pour valider des hypothèses de recherche et mesurer les améliorations des capacités • Créer des jeux de données, des benchmarks, des environnements pour agents, des grilles d’évaluation et des méthodes d’évaluation • Collaborer avec des laboratoires d’IA et des partenaires entreprises afin de transformer les objectifs de développement des modèles en projets de recherche et de données • Analyser les sorties et les trajectoires des modèles pour identifier les modes d’échec systématiques et distinguer les problèmes liés au modèle, aux données, aux évaluateurs et à l’évaluation • Écrire du code d’analyse et développer des outils légers ou des prototypes, avec le soutien d’équipes d’ingénierie pour mettre en place une infrastructure fiable • Partager les résultats au moyen de rapports techniques, de discussions internes, de benchmarks et d’articles de recherche • Rendre compte aux cofondateurs

🎯 Exigences

• Expérience en recherche empirique ou dans un travail technique exploratoire similaire avec des systèmes de machine learning • Expérience pratique dans la conception et l’exécution de systèmes agentiques pour des tâches complexes, tels que des agents de programmation et des pipelines de recherche automatisés • Bon jugement expérimental, notamment pour formuler des hypothèses, sélectionner des baselines et des métriques, mener des expériences rigoureuses et interpréter des résultats bruités • Excellente maîtrise de Python et de l’analyse de données • Compétences suffisantes en software engineering pour prototyper des workflows de recherche • Autonomie pour transformer des questions ambiguës sur les modèles en jeux de données, benchmarks, expériences ou autres contributions concrètes • Esprit d’analyse rigoureux et capacité à identifier des modes d’échec subtils • Excellentes aptitudes à l’écrit et à l’oral pour échanger avec des chercheurs, des ingénieurs, des clients et des publics non spécialistes • À l’aise dans les environnements ambigus, les itérations rapides, l’évolution des priorités et les interventions ponctuelles directement auprès des équipes partenaires • Un diplôme de niveau supérieur, des publications, une expérience en laboratoire, des contributions open source, des travaux de recherche indépendants ou une expérience en ingénierie de production constituent des atouts, mais aucun de ces éléments n’est requis à lui seul

🏖️ Avantages

• Rémunération compétitive et plan de stock-options • Organisation internationale, entièrement à distance par défaut, avec flexibilité • Rencontres en présentiel organisées périodiquement tous les quelques mois • Collaboration directe avec des laboratoires d’IA de pointe sur des problématiques d’évaluation, de données et de post-entraînement • Forte autonomie et évolution de carrière rapide au sein d’une équipe en phase de création

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