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Giotto.ai
Giotto.ai
51 – 200 Employés
EntrepriseIntelligence artificielleMatériel informatique
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.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur·e junior en machine learning — Hybride, Lausanne

Giotto.ai recrute un·e ingénieur·e junior en machine learning à Lausanne pour développer et déployer des systèmes d’IA basés sur des Transformers. Le poste se concentre sur les applications Python, les pipelines de données et les services de modèles prêts pour la production.

CHSuisseHybrideTemps pleinJuniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatique
CloudDockerKubernetesLinuxPythonPyTorchRay

Description

  • Développer et maintenir des composants Python pour des applications de machine learning
  • Intégrer, affiner et évaluer des modèles basés sur des Transformers
  • Contribuer aux pipelines de traitement des données, d’entraînement et d’inférence
  • Participer au déploiement de modèles sous forme d’applications et de services fiables
  • Surveiller et optimiser les performances des modèles, la latence et la consommation des ressources
  • Créer des tests et contribuer à la qualité du code, à la documentation et à la reproductibilité
  • Résoudre des problèmes couvrant les modèles, les logiciels et l’infrastructure
  • Collaborer avec les chercheurs pour transformer du code expérimental en systèmes faciles à maintenir
  • Développer une compréhension du déploiement de charges de travail d’IA sur des infrastructures cloud, privées et sur site

Exigences

  • Master obtenu ou en cours d’achèvement en informatique, intelligence artificielle, machine learning, ingénierie logicielle ou dans une discipline technique connexe
  • Maîtrise avancée de la programmation Python
  • Expérience pratique avec PyTorch ou un autre framework actuel de machine learning
  • Connaissance pratique des grands modèles de langage et des architectures Transformer
  • Compréhension des pratiques d’ingénierie logicielle telles que les tests, le contrôle de version et le code maintenable
  • Expérience pertinente acquise dans le cadre d’un mémoire, d’un stage, d’un projet universitaire, d’un projet open source ou d’un projet personnel
  • Approche pragmatique de la résolution de problèmes et volonté de travailler sur l’ensemble de la stack technologique
  • Excellentes compétences en communication et goût pour le travail collaboratif
  • Expérience avec Hugging Face, Docker, les API ou Linux
  • Familiarité avec vLLM, Ray, Kubernetes ou les infrastructures GPU cloud
  • Expérience dans le déploiement d’un modèle ou d’une application de machine learning
  • Compréhension de l’inférence des modèles, du calcul distribué ou de l’optimisation des performances
  • Expérience avec le CI/CD, le suivi des expériences ou les pipelines de données
  • Contributions à des projets open source ou autres projets techniques pertinents

Avantages

  • Modalité de travail hybride
  • Collaboration régulière depuis le bureau de Lausanne
  • Expérience pratique de l’inférence des modèles, des pipelines de données, des API, de l’infrastructure GPU et du déploiement en production
  • Collaboration avec les équipes de recherche et d’ingénierie
  • Possibilité concrète de développer, tester et déployer des systèmes d’IA
  • Découverte pratique des charges de travail d’IA sur des infrastructures cloud, privées et sur site

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