ML-Forschungsingenieur

Wir suchen ML-Ingenieure für White Circle, ein KI-Sicherheitsunternehmen, das die Sicherheits-, Zuverlässigkeits- und Optimierungsebene für KI-Systeme durch Richtlinien in natürlicher Sprache aufbaut, die automatisch getestet, durchgesetzt und in großem Maßstab verbessert werden. Unterstützt durch 70 Millionen US-Dollar (Serie A) von Top-Fonds und Führungskräften von OpenAI, Anthropic, HuggingFace, Mistral, DeepMind und anderen verarbeitet White Circle monatlich über 100 Millionen API-Aufrufe und optimiert und trainiert seine eigenen LLMs, um schneller und kostengünstiger als offene oder proprietäre Modelle zu laufen.
Das wirst du

• Verwandeln Sie Petabyte unstrukturierten Texts in eine strukturierte, erkundbare Ansicht: Themen, Cluster, Segmente, Trends, Anomalien.

• Erstellen Sie skalierbare Darstellungspipelines: Sampling, Vorverarbeitung, Einbettungen im Maßstab, Indizierung und Abruf.

• Verwenden Sie LLMs für Kennzeichnung, schwache Überwachung, Datenanreicherung und automatisierte Diagnose mit Kosten-/Qualitätskontrollen.

• Übersetzen Sie Erkenntnisse in Produkt- und Betriebsentscheidungen und liefern Sie Self-Service-Datensätze, Datenmodelle und Dashboards.

• Arbeiten Sie mit Technik und Forschung zusammen, um Pipelines an Produktionsbeschränkungen (Latenz, Kosten, Datenschutz) anzupassen.

Anforderungen

• Starkes Python und SQL mit Pipeline-Engineering in Produktionsqualität (nicht nur Notebooks).

• Angewandtes NLP/ML auf realen Text: Einbettungen, Clustering, Themenmodellierung, semantische Suche, Klassifizierung.

• Erfahrung im großen Maßstab: verteilte Verarbeitung, umfangreiche Speicherung und Abfragen, Kompromisse zwischen Leistung und Kosten.

• Bewertung von Fuzzy-Problemen: Offline-/Online-Metriken, Human-in-the-Loop-Kennzeichnung, Inter-Annotator-Übereinstimmung, Driftüberwachung.

• Vorherige Arbeit mit Sicherheits-/Moderationsdatensätzen, Richtlinien-/Regelsystemen oder umfangreicher Protokollierung/Beobachtbarkeit.

• Umzug nach Paris oder London (Hybrid) erforderlich.

Bonus

• Öffentlicher Builder-Footprint: Open-Source-Modelle, Datensätze oder Frameworks auf HuggingFace/GitHub, Papiere oder technische Beiträge.

• Erfahrung in einem Frontier- oder Near-Frontier-Labor oder in der Leitung von Open-Source-Modellveröffentlichungen.

• RL für LLMs über Standard-RLHF hinaus: Online-RL, Methoden im GRPO-Stil.

• Moderations-, Sicherheits- oder Klassifizierungsmodelle im Maßstab; mehrsprachiges Modelltraining.

Wir bieten

• Wettbewerbsfähiges Gehalt + Eigenkapital.

• Hybridarbeit im Büro in der Londoner Innenstadt oder im Pariser Büro, Umzugsunterstützung nach Paris nach der Bewährung.

• Premium-Privatkrankenversicherung, Unterstützung bei der psychischen Gesundheit, flexible Freistellung.

• Mittag- und Abendessen im Büro abgedeckt, L&D-Budget, sämtliche Hardware und Werkzeuge, die Sie benötigen.

• Zweimal pro Jahr ist das Team außerhalb des Standorts.

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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/npv/ml-research-engineer-paris-357030)