Forschungsingenieur, Schmiede

Über Mistral
Mistral bietet Full-Stack-KI-Lösungen: von Grenzmodellen bis hin zu Entwicklertools, Anwendungen und Rechenleistung. Wir arbeiten mit Unternehmen zusammen, die die schwierigsten Probleme in wichtigen Branchen wie dem Finanzwesen, der Fertigung, der Verteidigung, dem Gesundheitswesen und dem öffentlichen Sektor angehen, und entwickeln gemeinsam maßgeschneiderte KI-Systeme, die sie nach ihren Vorstellungen betreiben können.
Wir sind ein dynamisches, kollaboratives Team mit Leidenschaft für KI und ihr Potenzial, die Gesellschaft zu verändern. Unsere vielfältige Belegschaft wächst in einem wettbewerbsintensiven Umfeld und ist bestrebt, Innovationen voranzutreiben. Unsere Teams sind auf Europa, Nordamerika, Asien und den Nahen Osten verteilt. Wir sind kreativ, selbstbewusst und teamfähig.

Rollenzusammenfassung
Als Forschungsingenieur bei Forge setzen Sie echte Kundenanforderungen in zuverlässige Schulungs- und Bereitstellungsworkflows um. Sie arbeiten durchgängig an der Modellanpassung und dem Post-Training (CPT/SFT/RL/Destillation), der Auswertung, den Daten und der Infrastruktur. Die Rolle überbrückt Forschungsexperimente und Produktionsbeschränkungen.
Diese Rolle ist in der angewandten Wissenschaft angesiedelt und hat direkten Einfluss auf die Kundenergebnisse. Sie arbeiten eng mit Wissenschaftlern, Ingenieuren, Produkt- und Kundenteams zusammen, um sicherzustellen, dass Forge-Projekte geliefert werden, wartbar sind und von anderen als vertrauenswürdig eingestuft werden können.
Der Fokus des Interviews kann variieren (Algorithmen, Infrastruktur, Auswertungen oder Daten). Um sich zu bewerben, müssen nicht alle unten aufgeführten Aufzählungspunkte zutreffen.

Was Sie tun werden

• Erstellen und verbessern Sie Arbeitsabläufe nach dem Training und der Evaluierung (CPT/SFT/RL/Destillation) und verwandeln Sie Prototypen in wiederholbare Forge-„Rezepte“.

• Entwickeln Sie Tools und Pipelines für die Generierung, Datenkuratierung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung synthetischer Daten.

• Debuggen und Härten großer ML-Systeme: verteiltes Training, Planung/Ausführung, Checkpointing, Beobachtbarkeit und Reproduzierbarkeit.

• Verbessern Sie die Forge-Codebasis durch klare APIs, Tests, Dokumentation und wartbare Abstraktionen.

• Erweitern Sie die Grenzen unseres RL-Trainingsstapels (z. B. asynchrone Einführung mit hohem Durchsatz und skalierbare Post-Training-Systeme im Grenzmodellmaßstab).

• Stellen Sie sicher, dass die Forge-Bereitstellung nahtlos und an eine Vielzahl von Clients anpassbar ist (Hardwarezugriff, Software-Stack, Cloud und vor Ort usw.).

• Arbeiten Sie mit Forschern und Infrastrukturingenieuren zusammen, um Engpässe in konkrete Systemverbesserungen umzusetzen.

Über dich

• Starke Python-Engineering-Kenntnisse und Erfahrung in der Arbeit mit großen Codebasen (Testen, Codeüberprüfung, CI, Betriebsverantwortung).

• Praktische Erfahrung mit PyTorch, JAX oder ähnlichem.

• Starke System- und Infrastrukturgrundlagen.

• Erfahrung mit LLM-Training oder Post-Training: Feinabstimmung, RL, Destillation, Bewertung und/oder Datenpipelines.

• Hervorragende Debugging-Fähigkeiten in mehrdeutigen Systemen (verteilte Jobs, Datenprobleme, Qualitätsrückgänge, Infrastrukturausfälle).

• Klare Kommunikation mit technischen und nichttechnischen Stakeholdern.

• Hohe Entscheidungsfreiheit, geringes Ego und Komfort in schnelllebigen, unterspezifizierten Umgebungen.

Schön zu haben

• Verteilte Trainingserfahrung (FSDP, DeepSpeed, Megatron usw.).

• Cluster-/Orchestrierungserfahrung (SLURM, Ray, Kubernetes, Kueue, Karpenter, Skypilot usw.).

• Erfahrung im Aufbau einer zuverlässigen ML-Infrastruktur, von Bewertungssystemen oder großen Datenverarbeitungspipelines.

• Forschungserfahrung in LLMs, Agenten, multimodalen Modellen, Argumentation, Code oder Domänenanpassung.

• Open-Source-Beiträge, Veröffentlichungen oder weit verbreitete interne Tools.

• Erfahrung im Training von Modellen mit mehreren Milliarden Parametern (Pre-Training oder RL). Erleben Sie Schulungen zu Datensätzen im Petabyte- und Exabyte-Bereich.

• Fähigkeit, Engpässe im gesamten Stack zu identifizieren und Verbesserungen von Anfang an voranzutreiben.

Was wir anbieten
Wir bieten ein umfassendes Leistungspaket, das Ihr Wohlbefinden, Ihr Wachstum und Ihre Work-Life-Balance unterstützt. Die Leistungen variieren je nach Land und können Krankenversicherung, Elternurlaub, Altersvorsorge, Umzugsunterstützung, Wellnessprogramme, Essens- und Transportkostenzuschüsse und andere standortspezifische Vergünstigungen umfassen.
Aktuelle Informationen zu den an Ihrem Standort verfügbaren Vorteilen finden Sie auf unserer Seite „Vorteile“.

Datenschutzrichtlinie
Ihre Privatsphäre ist uns wichtig. Weitere Informationen zum Umgang mit Ihren personenbezogenen Daten finden Sie in unserer Datenschutzerklärung für Bewerber.
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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/mistralai/research-engineer-forge-paris-155448)