Ovhai LLM
Publiée il y a 14 jours · Paris 17e Arrondissement
Research Engineer, LLM (H/F)
- Paris 17e Arrondissement
- CDI
Outils et compétences cités dans l'annonce
Description du poste
3 postes à pourvoir Il s'agit d'un poste junior pour une personne qui vient de terminer ses études (diplôme universitaire ou master en informatique) et qui souhaite travailler sur l'entraînement de LLM de pointe. Vous travaillerez directement avec des ingénieurs seniors et devrez avoir une solide compréhension des concepts de deep learning ainsi qu'une expérience pratique de l'entraînement de LLM à petite échelle.
Vous pourrez être amené(e) à intervenir sur une ou plusieurs étapes de la pipeline, ce qui comprend les données, l'entraînement, le post-entraînement et l'évaluation. Votre périmètre exact sera déterminé pendant le processus d'entretien, selon votre profil et les besoins de l'équipe.
Ce que vous ferez Préparer et analyser les données d'entraînement : écrire des scripts de filtrage et de déduplication, inspecter des échantillons de donnée, concevoir de petits classifieurs de qualité, générer et valider des données synthétiques. Fine-tuner des modèles (SFT, DPO, RL) sur des données spécifiques et mesurer l'impact. Exécuter et étendre notre suite d'évaluation : ajouter des benchmarks, construire de petits ensembles de test spécifiques à un domaine, analyser les échecs. Aider à opérer les runs d'entraînement sur le cluster : lancer des jobs, surveiller les métriques, repérer les problèmes, écrire les outils nécessaires pour les corriger. Reproduire les résultats d'articles de recherche sur de petits modèles et rendre compte de ce qui est transposable ou non. Contribuer aux outils internes, aux tableaux de bord et à la documentation.
Ce que nous recherchons Un Master (ou équivalent) en informatique, machine learning, mathématiques appliquées ou domaine connexe ; les doctorants en fin de thèse sont les bienvenus. De solides compétences en Python. Vous écrivez du code que d'autres peuvent lire, et vous savez utiliser git, rédiger des tests. Une expérience pratique de PyTorch et de l'écosystème Hugging Face (transformers, datasets, tokenizers, trl ou peft) acqu
Annonce publiée sur France Travail et reprise par Intelligence Academy. Seule l'annonce d'origine fait foi ; nous ne sommes pas l'employeur.
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