Fundamental est une entreprise d’IA d’entreprise et de SaaS qui développe de grands modèles tabulaires (LTM), dont NEXUS, afin d’identifier des tendances et de prédire des résultats à partir de données structurées. Sa plateforme d’analyse prédictive aide les grandes organisations à exploiter les informations de leurs bases de données avec un minimum de code ou à connecter plus étroitement les modèles à des environnements cloud tels qu’AWS. Issue de travaux de recherche universitaire, Fundamental met l’accent sur la confidentialité, la sécurité et le déploiement évolutif pour les applications de données d’entreprise.
Chercheur en apprentissage automatique — Télétravail en Israël
Rejoignez le laboratoire de recherche en IA d’entreprise de Fundamental pour développer et évaluer des modèles fondamentaux. Améliorez les architectures, l’entraînement, l’évaluation et l’inférence tout au long du cycle de vie de l’apprentissage automatique.
Description
- Contribuer à imaginer, concevoir, implémenter et évaluer des modèles d’apprentissage automatique destinés à des déploiements réels
- Contribuer à l’ensemble du cycle de développement des modèles
- Améliorer les performances des modèles grâce à de nouvelles architectures et techniques d’entraînement
- Définir et maintenir des protocoles d’évaluation rigoureux
- Développer des approches pour entraîner et exécuter les modèles efficacement
- Créer des logiciels de recherche permettant d’expérimenter et de valider rapidement
Exigences
- Excellente compréhension de l’ensemble du processus de recherche en apprentissage automatique
- Solides fondamentaux en ingénierie logicielle
- Maîtrise avancée de Python et expérience des frameworks d’apprentissage automatique
- Expérience pratique de l’ensemble du cycle de développement des modèles d’IA
- Expérience des frameworks et outils d’infrastructure pour l’apprentissage automatique
- Capacité démontrée à développer de nouvelles méthodes, de nouveaux algorithmes et modèles d’apprentissage automatique
- Expérience des GPU ou TPU et des systèmes d’entraînement distribué
- Expérience de la mise à l’échelle des modèles et des configurations d’entraînement
- Connaissance des méthodes et algorithmes classiques d’apprentissage automatique
- Excellente connaissance des techniques d’apprentissage profond
- Une spécialisation en recherche sur les architectures, la distillation, l’évaluation, la génération de code, les LLM ou un autre domaine pertinent indiqué constitue un atout majeur
- Une expérience des modèles fondamentaux, tels que les LLM, est souhaitable
- Des travaux de recherche publiés dans des conférences d’IA sont souhaitables
- Des contributions open source à des projets d’apprentissage automatique sont souhaitables
- Une expérience des données tabulaires ou de l’analyse prédictive est souhaitable
- Un bon classement Kaggle est souhaitable
Avantages
- Rémunération et participation au capital compétitives
- Assurance santé complète pour les employés et leurs personnes à charge
- Congé parental payé pour tous les nouveaux parents, y compris les parents adoptifs et les parents ayant recours à une mère porteuse
- Aide à la relocation pour les employés qui déménagent dans l’un des bureaux de l’entreprise
- Culture axée sur la mission et dépourvue d’ego, qui valorise la diversité des points de vue, la responsabilisation et l’action décisive