Ingeniero de IA/ML

Este puesto se cotiza en nombre de una empresa asociada, que gestiona todas las solicitudes y los próximos pasos. Nuestro socio busca un ingeniero de IA/ML con sede en Francia.

Únase a un equipo de ingeniería impulsado por una misión que desarrolla sistemas prácticos de IA que abordan desafíos del mundo real en atención médica, agricultura, educación y desarrollo internacional. Como ingeniero de IA/ML, diseñará, creará, evaluará, implementará y mejorará continuamente aplicaciones impulsadas por IA utilizadas por organizaciones sin fines de lucro y sus comunidades. Trabajará en soluciones que van desde copilotos clínicos y herramientas de entrenamiento de IA hasta chatbots de asesoramiento agrícola e infraestructura de evaluación. Al colaborar con científicos del comportamiento, investigadores e ingenieros integrados, traducirá la investigación de IA aplicada en productos confiables y escalables y recursos técnicos reutilizables. También ayudará a las organizaciones asociadas a fortalecer sus propias capacidades de IA a través de tutorías, contribuciones de código abierto e intercambio de conocimientos. Esta función totalmente remota ofrece una propiedad técnica sustancial y la oportunidad de aplicar ingeniería avanzada de IA a iniciativas que pueden mejorar los resultados para millones de personas.

Responsabilidades:

En este puesto, creará y mejorará sistemas de IA listos para producción y, al mismo tiempo, ayudará a los socios sin fines de lucro a adoptar prácticas de IA efectivas, mensurables y responsables. Su trabajo combinará ingeniería práctica, investigación aplicada, experimentación y colaboración con equipos que trabajan directamente en el campo.

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Diseñe, cree, evalúe, implemente y mejore sistemas de aprendizaje automático y aplicaciones impulsadas por IA para casos de uso del mundo real.

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Contribuir a la infraestructura y herramientas de evaluación de IA de código abierto que ayuden a las organizaciones sin fines de lucro a evaluar y mejorar sus productos de IA.

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Trabaje en estrecha colaboración con científicos del comportamiento, investigadores y equipos de campo para identificar desafíos recurrentes y traducir los hallazgos en herramientas, marcos, manuales y publicaciones técnicas reutilizables.

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Desarrollar métodos de evaluación rigurosos para los sistemas de IA, incluidos conjuntos de datos apropiados, criterios de evaluación y mejoras de rendimiento mensurables.

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Cree e itere aplicaciones LLM y sistemas agentes de nivel de producción, mejorando su confiabilidad, utilidad y rendimiento para los usuarios previstos.

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Publicar innovaciones técnicas significativas de proyectos de socios como contribuciones de código abierto cuando sea apropiado.

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Ofrezca soluciones a través de ciclos rápidos de desarrollo e implementación, utilizando la experimentación y comentarios mensurables para guiar las mejoras.

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Documente las decisiones técnicas, mantenga los estándares de ingeniería y garantice que los componentes de IA sigan siendo confiables y fáciles de mantener.

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Supervise los avances en la investigación aplicada de la IA, evalúe los avances relevantes y pruebe enfoques prometedores en entornos prácticos.

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Asesorar y apoyar a organizaciones sin fines de lucro que desarrollan productos de IA generativa, ayudándolas a adoptar prácticas, herramientas y flujos de trabajo de ingeniería efectivos.

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Orientar al personal de las organizaciones asociadas y ayudar a fortalecer sus capacidades técnicas internas y sus prácticas responsables de IA.

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Contribuir a talleres, seminarios e iniciativas de intercambio de conocimientos que comuniquen lecciones y mejores prácticas de proyectos en curso.

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Realice visitas al sitio para comprender los desafíos operativos, observar cómo se utilizan las herramientas de inteligencia artificial y recomendar mejoras técnicas basadas en las necesidades directas de los usuarios.

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Tome la iniciativa para identificar problemas, definir soluciones e impulsar proyectos a través de la implementación y el despliegue.

Requisitos:

El candidato ideal combina sólidos fundamentos de aprendizaje automático con una experiencia práctica sustancial en la entrega de productos de IA para el usuario final. Debe sentirse cómodo moviéndose entre la investigación, la experimentación, la ingeniería de producción y la colaboración con partes interesadas no técnicas, manteniendo al mismo tiempo un fuerte enfoque en el impacto práctico.

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Bases sólidas en matemáticas, aprendizaje profundo, modelos de lenguaje grandes (LLM) y sistemas modernos de inteligencia artificial.

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Al menos 4 años de experiencia práctica en ingeniería de aprendizaje automático, incluida la creación, evaluación y mejora sistemática de al menos un producto orientado al usuario final impulsado por aprendizaje profundo. La experiencia limitada a integrar API modelo, crear paneles internos o contribuir únicamente a la infraestructura de ML no cumple con este requisito.

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Al menos 1 o 2 años de experiencia en la creación de aplicaciones basadas en LLM, incluido al menos un agente de nivel de producción más allá de una prueba de concepto.

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Experiencia práctica en evaluación de sistemas de IA, con un sólido conocimiento del diseño de conjuntos de datos, metodología de evaluación y medición del desempeño.

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Dominio de Python y voluntad de permanecer profundamente involucrado en la implementación práctica.

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Fluidez en la ingeniería contextual y de indicaciones para sistemas agentes, incluida la capacidad de determinar si un problema requiere indicaciones mejoradas, un modelo diferente, mejores herramientas o cambios en el proceso general.

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Experiencia en el uso de agentes de codificación de IA para producir trabajo de alta calidad, con el criterio y la responsabilidad para validar los resultados y asumir la responsabilidad de lo que envía.

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Capacidad para leer artículos de investigación, evaluar nuevas ideas y probar rápidamente enfoques relevantes mediante experimentación práctica.

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Una mentalidad experimental, con la capacidad de razonar cuidadosamente sobre datos, modelos y evaluaciones mientras se logra un progreso iterativo y mensurable.

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Fuerte pensamiento de primeros principios y capacidad para diseñar soluciones prácticas y escalables.

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Un enfoque centrado en el usuario que prioriza si un producto funciona eficazmente para su público objetivo.

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Propiedad proactiva, urgencia, atención al detalle y capacidad para llevar los proyectos hasta su finalización sin una dirección constante.

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Fuertes habilidades de comunicación verbal y escrita, incluida la capacidad de explicar conceptos técnicos con claridad a audiencias que no son de ingeniería.

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Un compromiso con el desarrollo responsable de la IA y la tecnología que ofrece beneficios sociales significativos....

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/jobgether/ai-ml-engineer-france-430962)