Emploi
De la source partenaire
Ingénieur ML multimodal
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Non
- Entreprise
- Npv
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
Nous recherchons un ingénieur ML multimodal pour rejoindre White Circle, une entreprise de sécurité de l'IA qui construit la couche de sécurité, de fiabilité et d'optimisation des systèmes d'IA grâce à des politiques en langage naturel qu'elle teste, applique et améliore automatiquement à grande échelle. Soutenu par 70 millions de dollars (série A) provenant de grands fonds et de hauts dirigeants d'OpenAI, Anthropic, HuggingFace, Mistral, DeepMind et d'autres, White Circle traite plus de 100 millions d'appels API chaque mois, peaufine et forme ses propres LLM pour qu'ils fonctionnent plus rapidement et moins cher que les modèles ouverts ou propriétaires.
Vous le ferez
• Former et affiner des modèles multimodaux à grande échelle (vision-langage, audio, parole, vidéo) à partir de zéro et à partir de points de contrôle pré-entraînés.
• Concevoir des expériences, construire des pipelines de données multimodaux et former des architectures MoE.
• Construire des pipelines d'alignement (SFT, DPO, GRPO), optimiser la production (quantification, distillation, streaming) et déployer de bout en bout.
• Définir les paramètres d'évaluation qui comptent réellement pour le produit.
Exigences
• 3+ années de formation sur des modèles multimodaux à grande échelle.
• Forte expérience de PyTorch et de formation distribuée (DeepSpeed, FSDP).
• Connaissance approfondie des architectures multimodales – LLaVA, Qwen-VL, InternVL, Audio Flamingo, Whisper, HuBERT, Conformer ou similaire.
• RLHF/alignement pratique entre les modalités (GRPO, DPO, modélisation des récompenses).
• Expérience à la fois audio et vidéo requise : modélisation de séquences pour chacun, ainsi que conservation d'ensembles de données à grande échelle et optimisation de l'inférence de production.
• Déménagement à Paris ou Londres (hybride) requis.
Bonus
• Fondamentaux du traitement du signal audio – spectrogrammes, fonctionnalités Mel, réduction du bruit.
• Expérience en architecture du MoE.
Nous offrons
• Salaire compétitif + équité.
• Aide officielle à l'emploi, au visa et à la réinstallation.
Trouvez un emploi en France sur Arbeitnow
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/npv/multimodal-ml-engineer-paris-371848)
Vous le ferez
• Former et affiner des modèles multimodaux à grande échelle (vision-langage, audio, parole, vidéo) à partir de zéro et à partir de points de contrôle pré-entraînés.
• Concevoir des expériences, construire des pipelines de données multimodaux et former des architectures MoE.
• Construire des pipelines d'alignement (SFT, DPO, GRPO), optimiser la production (quantification, distillation, streaming) et déployer de bout en bout.
• Définir les paramètres d'évaluation qui comptent réellement pour le produit.
Exigences
• 3+ années de formation sur des modèles multimodaux à grande échelle.
• Forte expérience de PyTorch et de formation distribuée (DeepSpeed, FSDP).
• Connaissance approfondie des architectures multimodales – LLaVA, Qwen-VL, InternVL, Audio Flamingo, Whisper, HuBERT, Conformer ou similaire.
• RLHF/alignement pratique entre les modalités (GRPO, DPO, modélisation des récompenses).
• Expérience à la fois audio et vidéo requise : modélisation de séquences pour chacun, ainsi que conservation d'ensembles de données à grande échelle et optimisation de l'inférence de production.
• Déménagement à Paris ou Londres (hybride) requis.
Bonus
• Fondamentaux du traitement du signal audio – spectrogrammes, fonctionnalités Mel, réduction du bruit.
• Expérience en architecture du MoE.
Nous offrons
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• Aide officielle à l'emploi, au visa et à la réinstallation.
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Source: Npv
Emplacement
Paris, France
Annonce fournie par Npv.
