Nerdy
Nerdy
Nerdy est une entreprise de technologies éducatives et de SaaS à l’origine de Varsity Tutors. Elle associe l’enseignement en direct à des outils d’apprentissage alimentés par l’intelligence artificielle au sein d’une plateforme numérique intégrée. Ses services comprennent le tutorat individuel, des cours hebdomadaires de préparation aux examens, des ateliers, la rediffusion des séances, des diagnostics adaptatifs, des résumés de séances générés par l’IA, un tuteur IA à la demande et les outils Tutor Copilot, qui permettent de trouver des exemples et des exercices pertinents. Couvrant plus de 3 000 matières, Nerdy s’appuie sur la sélection d’experts, les données d’apprentissage et la mise en relation fondée sur l’IA pour mettre les élèves en contact avec des tuteurs très bien notés et adapter la pratique ainsi que l’accompagnement des études.

Data Scientist Staff, TAL et LLM

Appliquez le traitement automatique des langues et les grands modèles de langage aux transcriptions d’appels, de chats et de sessions de la plateforme mondiale d’apprentissage de Nerdy. Concevez des modèles évalués et des produits de données en production au service de résultats métier mesurables.

Description

  • Appliquer le traitement automatique des langues et les grands modèles de langage aux transcriptions d’appels, de chats et de sessions
  • Extraire des signaux structurés et fiables à partir de paroles et de textes non structurés
  • Définir des normes de qualité des conversations et les traduire en indicateurs validés
  • Développer des méthodes d’évaluation des LLM avec des jeux de données de référence, des grilles d’évaluation, une évaluation assistée par modèle et une revue humaine
  • Créer des modèles de classification, d’extraction, de notation et de synthèse
  • Évaluer les liens entre les schémas conversationnels, la conversion, la résolution des problèmes et la fidélisation
  • Passer du prototype à la mise en production en collaboration avec les équipes d’ingénierie
  • Suivre les performances des modèles et les réentraîner pour en préserver la fiabilité
  • Concevoir et évaluer des expérimentations pour mesurer l’impact métier
  • Collaborer avec les équipes Data Engineering et Analytics Engineering pour créer des tables lakehouse gouvernées et réutilisables
  • Présenter les résultats et recommandations aux responsables techniques et métier
  • Utiliser des outils d’IA pour générer et relire du code, analyser des expérimentations, explorer des transcriptions et produire de la documentation, dans le respect des mesures de confidentialité et de sécurité

Exigences

  • Master en informatique, statistiques, mathématiques, linguistique informatique ou dans une discipline quantitative connexe ; un doctorat est souhaité
  • Au moins six ans d’expérience dans l’application de la science des données ou de l’apprentissage automatique à des produits réels
  • Expérience de la mise en production d’au moins un système, de sa conception à son utilisation continue
  • Maîtrise avancée du traitement automatique des langues et des LLM, notamment de la conception de prompts, de l’extraction structurée et du réglage fin ou de la recherche d’informations
  • Expérience pratique de l’évaluation de systèmes LLM à l’aide de jeux de données de référence, de grilles d’évaluation, d’une revue assistée par modèle, d’évaluateurs humains, de mesures d’accord inter-évaluateurs et de tests de régression
  • Solides compétences en Python, notamment avec pandas, scikit-learn et PyTorch ou des outils comparables
  • Maîtrise avancée de SQL et expérience d’un entrepôt de données ou lakehouse moderne
  • Expérience avec une ou plusieurs des technologies suivantes : Starburst Galaxy (Trino), Iceberg, dbt Cloud, Snowflake, BigQuery, Databricks ou Athena
  • Expérience des principales API de LLM, comme Anthropic Claude ou OpenAI
  • Compréhension des limites de coût, de latence et de confidentialité en production
  • Expérience des sorties de reconnaissance vocale, de l’attribution des locuteurs, de la synthèse de longs contextes, du traitement des informations personnelles identifiables et des erreurs de transcription
  • Compétences en expérimentation et en inférence causale
  • Capacité à expliquer les résultats à des responsables métier non spécialistes et à définir des résultats mesurables
  • Expérience des flux de travail fondés sur Git, de la revue de code et de l’intégration et du déploiement continus (CI/CD)
  • Expérience des outils de productivité axés sur l’IA, tels que Cursor, Make, Supabase, Netlify, Claude Code, n8n, Firecrawl, ChatGPT, Grok, Bolt ou Vercel
  • Adhésion à la culture apolitique et axée sur la mission de Nerdy

Avantages

  • Rémunération compétitive, définie selon des références en dollars américains et versée en devise locale
  • Travail entièrement à distance depuis votre pays de résidence, sans déménagement requis
  • Congés flexibles
  • Jours fériés locaux rémunérés
  • Un abonnement complet et gratuit aux services d’apprentissage pour vous et les membres de votre foyer, comprenant des heures de tutorat individuel, des cours à la demande illimités et l’accès aux produits et services éducatifs de Nerdy
  • Accès à des outils d’IA avancés
  • Formations régulières et évaluations entre pairs
  • Culture collaborative avec des retours fréquents
  • Possibilité de contribuer à une plateforme mondiale d’apprentissage

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