Scientifique principal en apprentissage automatique

Fin, qui fait désormais partie de Salesforce, a pour mission d'aider les entreprises à offrir une expérience client parfaite.

Notre agent IA Fin est l'agent client IA le plus performant du marché aujourd'hui, permettant aux entreprises de fournir un support client impeccable et permanent tout au long du parcours client, du service aux ventes en passant par le commerce électronique. Propulsé par nos propres modèles d'IA, Fin résout les problèmes complexes des clients de bout en bout sur tous les canaux, avec une configuration et une intégration minimales. Fin peut également être combiné avec notre service d'assistance Intercom intégré de manière native, offrant ainsi aux équipes d'assistance modernes un système unique.

En collaboration avec Salesforce, le CRM IA n°1, où les humains et les agents contribuent à la réussite des clients, nous construisons l'avenir de l'expérience client. Ici, l’ambition rencontre l’action. La technologie rencontre la confiance. Et l’innovation n’est pas un mot à la mode, c’est un mode de vie. Le monde du travail tel que nous le connaissons évolue et nous recherchons des pionniers passionnés par l'amélioration des affaires et du monde grâce à l'IA.

Prêt à faire progresser votre carrière dans l'entreprise leader dans la transformation de la main-d'œuvre à l'ère agentique ? Vous êtes au bon endroit. Agentforce est l'avenir de l'IA, et vous êtes l'avenir de Salesforce.

Quelle est l'opportunité ?

L'équipe Machine Learning de Fin est chargée de définir de nouvelles fonctionnalités de ML, de rechercher des algorithmes et des technologies appropriés et de mettre rapidement les premiers prototypes entre les mains de nos clients.

Nous sommes une équipe extrêmement axée sur les produits. Nous travaillons en partenariat avec les fonctions Produit et Design des équipes que nous accompagnons. Les ingénieurs produits ML dédiés de notre équipe nous permettent de passer rapidement à la production, souvent en version bêta quelques semaines après un test hors ligne réussi.

Nous sommes très passionnés par l'application de la technologie d'apprentissage automatique et avons tout produit, des modèles supervisés classiques aux algorithmes de clustering non supervisés de pointe, en passant par de nouvelles applications de réseaux neuronaux de transformateur. Nous testons et mesurons l’impact client réel de chaque modèle que nous déployons.

Que vais-je faire ?

• Identifier les domaines dans lesquels le ML peut créer de la valeur pour nos clients

• Identifier le bon cadrage ML des problèmes de produits

• Travailler avec les coéquipiers et les parties prenantes du produit et de la conception

• Mener des analyses et des recherches exploratoires sur les données

• Comprendre profondément la zone problématique

• Rechercher et identifier les bons algorithmes et outils

• Être pragmatique, mais innover jusqu'à la pointe lorsque nécessaire

• Effectuer une évaluation hors ligne pour rassembler des preuves qu'un algorithme fonctionnera.

• Travailler avec les ingénieurs pour mettre les prototypes en production

• Planifier, mesurer et socialiser les apprentissages pour éclairer l'itération

• Collaborer étroitement avec le reste de l'équipe et d'autres personnes pour créer d'excellents produits ML.

De quelles compétences pourrais-je avoir besoin ?

• Connaissances approfondies en apprentissage automatique appliqué

• 3 à 5 ans d'expérience en ML appliqué

• Connaissances pratiques en statistiques (conception d'expériences, gestion de la confusion, etc.)

• Compétences intermédiaires en programmation

• Solides compétences en communication, tant au sein des équipes d'ingénierie qu'entre disciplines.

• À l'aise avec l'ambiguïté

• Avoir généralement une formation avancée en ML ou dans un domaine connexe (par exemple MSc)

• Compétences de réflexion scientifique

Compétences et attributs bonus

• Historique de l'expédition de produits ML

• Doctorat ou autre expérience dans un environnement de recherche

• Expérience approfondie dans un domaine de ML applicable. Par ex. PNL, Deep learning, Méthodes bayésiennes, Apprentissage par renforcement, clustering

• Solides connaissances en statistiques ou en mathématiques

• Visualisation, compétences en données, SQL, matplotlib, etc.

Libérez votre potentiel

Lorsque vous rejoignez Salesforce, vous aurez des limites dans tous les domaines de votre vie. Nos avantages et nos ressources vous aident à trouver un équilibre et à donner le meilleur de vous-même, et nos agents IA accélèrent votre impact afin que vous puissiez faire de votre mieux. Ensemble, nous apporterons la puissance d’Agentforce aux organisations de toutes tailles et offrirons des expériences incroyables que les clients adorent. Postulez dès aujourd’hui non seulement pour façonner l’avenir, mais aussi pour redéfinir ce qui est possible – pour vous-même, pour l’IA et pour le monde.

Aux États-Unis, la rémunération offerte sera déterminée par des facteurs tels que le lieu, le niveau d'emploi, les connaissances, les compétences et l'expérience liées à l'emploi. Certains rôles peuvent être éligibles à une rémunération incitative, à des actions et à des avantages sociaux. Chez Fin, nous voulons donner aux gens ce dont ils ont besoin pour faire le meilleur travail de leur carrière. Nos avantages sociaux et nos programmes sont conçus pour soutenir votre santé et votre bien-être, votre famille, vos absences du travail et votre avenir financier. Les offres varient selon les emplacements en fonction des pratiques et des exigences locales. Apprenez-en davantage sur le travail chez Fin et les avantages que nous offrons sur fin.ai/careers. Conformément à l'ordonnance Fair Chance de San Francisco et à la Fair Chance Initiative for Hiring de Los Angeles, Salesforce prendra en considération les candidats qualifiés ayant des antécédents d'arrestation et de condamnation.

Politiques

Fin a une politique de travail hybride. Nous pensons que travailler en personne nous aide à rester connectés, à collaborer plus facilement et à créer une culture formidable tout en offrant la flexibilité de travailler à domicile. Nous attendons des employés qu'ils soient au bureau au moins trois jours par semaine.

Nous avons une culture radicalement ouverte et tolérante chez Fin. Nous évitons de consacrer du temps à des sujets controversés afin de favoriser un environnement de travail sûr et cohésif pour tous. En tant qu'organisation, notre politique est de ne pas défendre les intérêts de l'entreprise ou de nos employés sur des sujets sociaux ou politiques en dehors de nos communications internes ou externes. Nous respectons les opinions et expressions personnelles sur ces sujets sur les plateformes sociales personnelles pendant votre temps libre, et ne contestons ni ne confrontons personne pour son point de vue sur des sujets non liés au travail. Notre objectif est de nous concentrer sur un travail incroyable pour atteindre nos objectifs et unir l'entreprise autour de nos valeurs fondamentales.…

Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/intercomreferrals/senior-machine-learning-scientist-london-91557)