Giotto.ai
Giotto.ai
Giotto.ai est une entreprise suisse spécialisée dans l’intelligence artificielle qui développe une technologie de raisonnement souverain destinée aux entreprises. Son offre associe Giotto 1, un modèle à haut niveau de raisonnement conçu pour fonctionner sur un seul GPU, à un système d’exploitation d’IA qui réunit un assistant, des outils pour les documents et le code, des intégrations, des agents et des fonctions de supervision. Les organisations peuvent accéder à la plateforme via le cloud européen de Giotto, la déployer sur des GPU privés ou utiliser des appliances matérielles certifiées et compatibles avec Giotto. L’entreprise s’attache à donner aux équipes réglementées et techniques un meilleur contrôle sur la résidence des données, l’infrastructure et les déploiements privés d’IA.

Chercheur junior en IA chez Giotto.ai — Hybride, Lausanne

Rejoignez Giotto.ai en tant que chercheur junior en IA dans le cadre d’un poste hybride à Lausanne. Entraînez et évaluez des modèles avancés, développez des benchmarks et contribuez à transformer des idées de recherche en systèmes d’IA prêts pour la production.

Description

  • Examiner les recherches actuelles en IA et transformer les idées pertinentes en expériences concrètes
  • Entraîner, ajuster et évaluer des modèles basés sur les Transformers
  • Contribuer aux recherches sur le raisonnement, les données synthétiques, l’adaptation des modèles et l’évaluation
  • Créer des benchmarks et étudier les performances des modèles ainsi que leurs schémas d’échec
  • Tester des moyens d’améliorer les données d’entraînement, les objectifs, les prompts et les stratégies d’inférence
  • Développer des logiciels de recherche clairs et reproductibles
  • Consigner les expériences, les résultats et les conclusions
  • Collaborer avec les équipes de recherche, d’ingénierie et produit
  • Comprendre comment la recherche avancée devient des systèmes d’IA prêts pour la production

Exigences

  • Master obtenu ou en voie d’achèvement en informatique, intelligence artificielle, apprentissage automatique, mathématiques, physique ou autre discipline quantitative
  • Solides bases en apprentissage automatique et en apprentissage profond
  • Expérience pratique de Python et PyTorch acquise dans le cadre de projets universitaires, d’un mémoire, de travaux de recherche ou d’un stage
  • Bonne connaissance pratique des architectures Transformer et des grands modèles de langage
  • Compréhension des probabilités, des statistiques, de l’algèbre linéaire et de l’optimisation
  • Capacité à interpréter des articles de recherche et à mettre en œuvre les méthodes proposées
  • Curiosité intellectuelle, esprit analytique et motivation pour apprendre
  • Bonne communication et esprit de collaboration
  • Expérience avec Hugging Face Transformers ou Datasets
  • Mémoire de master consacré aux LLM, au raisonnement, à l’apprentissage multimodal, à l’apprentissage par renforcement, à l’interprétabilité ou à l’IA générative
  • Expérience de l’ajustement des modèles, de LoRA/PEFT, des données synthétiques ou des processus d’évaluation
  • Publications de recherche, contributions open source ou projets personnels pertinents
  • Familiarité avec les GPU, les plateformes de suivi des expériences ou l’infrastructure cloud

Avantages

  • Organisation du travail hybride
  • Collaboration régulière de l’équipe au bureau de Lausanne

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