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5 001 – 10 000 Employés
B2CCybersécuritéFintech
Gen est une entreprise mondiale de technologies grand public qui exerce ses activités dans les domaines de la cybersécurité, de la confidentialité numérique, de la protection de l’identité et du bien-être financier. Grâce à des marques telles que Norton, Avast, LifeLock et MoneyLion, elle aide les utilisateurs à protéger leurs appareils, leur identité, leurs informations personnelles et leurs finances. Ses produits comprennent la détection des menaces, la réponse aux fuites de données, des outils de confidentialité en ligne, des fonctionnalités bancaires et des services financiers intégrés proposés par Engine. Gen investit également dans la sécurité fondée sur l’intelligence artificielle et dans sa Gen AI Foundry, qui vise à instaurer la confiance dans les applications émergentes de l’IA. L’entreprise sert près de 500 millions d’utilisateurs dans plus de 150 pays et possède deux sièges sociaux, à Prague et à Tempe.
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Offres de l’entreprise

Responsable senior de la recherche en IA appliquée - Prague hybride

Diriger la recherche en IA appliquée chez Gen dans les domaines des modèles de langage, de l’apprentissage par renforcement, de la vision par ordinateur et des méthodes connexes pour des produits de cybersécurité. Gérer des ingénieurs de recherche et faire passer les modèles de l’expérimentation à la production à l’échelle mondiale.

CZTchéquieHybrideTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatiqueScientifique de recherche en IA
CloudCybersécuritéKubernetesPythonPyTorchTensorFlow

Description

  • Diriger des initiatives pratiques d’IA appliquée couvrant les petits modèles de langage, l’apprentissage par renforcement, l’IA agentique, la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique classique
  • Être responsable des décisions d’architecture, de modélisation et de mise en production
  • Gérer, encadrer et développer une équipe de 3 à 5 ingénieurs de recherche par le recrutement, la gestion des performances, le développement de carrière et le coaching technique
  • Maintenir l’équipe alignée, débloquée et concentrée sur des résultats mesurables
  • Prototyper de nouvelles approches, affiner les conceptions de modèles et contribuer au débogage des entraînements sur des clusters de GPU
  • Définir et maintenir des normes de qualité pour la recherche et l’ingénierie
  • Superviser le cycle de vie de l’IA appliquée, de la définition du problème et de la stratégie de données à l’entraînement, au réglage fin, à l’évaluation, au déploiement, à l’observabilité et à l’amélioration continue
  • Piloter la mise en production des modèles et collaborer avec les équipes Plateforme, MLOps et Ingénierie Produit
  • Transformer les priorités métier et de sécurité en feuille de route d’IA appliquée avec un séquencement clair
  • Expliquer les arbitrages aux dirigeants seniors et rendre compte de la livraison, des performances des modèles et de l’impact
  • Mettre en place des pratiques d’équipe autour du suivi des expériences, de l’évaluation des modèles, de la reproductibilité, de la revue de code et de l’IA responsable
  • Participer aux entretiens avec le responsable du recrutement, le laboratoire de recherche en IA, les équipes Produit, les parties prenantes et la direction

Exigences

  • Master ou doctorat en informatique, apprentissage automatique, mathématiques ou discipline quantitative connexe, ou expérience pratique équivalente démontrant une expertise approfondie en apprentissage profond
  • Au moins 5 ans d’expérience pratique dans la création et le déploiement de systèmes d’apprentissage automatique et profond en production
  • 2 à 3 ans ou plus d’expérience dans la direction ou la gestion d’une petite équipe d’ingénieurs ML ou de recherche, notamment en matière d’orientation technique, de livraison, de recrutement et de développement des collaborateurs dans plusieurs domaines de l’IA appliquée
  • Expertise pratique approfondie dans plusieurs domaines de l’IA appliquée, notamment les petits modèles de langage basés sur des transformateurs, l’apprentissage par renforcement comme les variantes PPO, DQN et Actor-Critic, les systèmes agentiques ou les systèmes LLM utilisant des outils, la vision par ordinateur ou l’apprentissage automatique classique
  • Capacité à associer chaque problème à une approche technique appropriée
  • Excellente maîtrise de Python et PyTorch ; une expérience de JAX ou TensorFlow est un atout
  • Expérience de l’entraînement et du réglage fin de modèles sur des clusters multi-GPU avec DeepSpeed, FSDP ou Hugging Face Accelerate
  • Solides connaissances en algèbre linéaire, optimisation, probabilités et statistiques
  • Capacité à interpréter, évaluer et mettre en œuvre des méthodes issues d’articles de recherche récents
  • Réussite démontrée dans la mise en production de modèles d’IA, notamment les pipelines de données, les outils d’évaluation, la quantification ou la compression, l’optimisation de l’inférence, les conteneurs, Kubernetes, les plateformes cloud et la supervision après déploiement
  • Expérience des outils de MLOps et de gestion des expériences tels que Weights & Biases, MLflow ou des plateformes comparables
  • Expérience de la CI/CD, de la revue de code et des pratiques d’observabilité
  • Capacité à diriger une petite équipe technique en définissant la direction, en organisant des points individuels, en fournissant des retours, en recrutant des ingénieurs et en transformant des problèmes métier ambigus en systèmes d’IA déployables
  • Anglais courant
  • Approche pratique du leadership technique et volonté de rester proche du code, des modèles et des systèmes de production
  • État d’esprit de responsable également impliqué dans la réalisation technique
  • Forte orientation vers la livraison, le déploiement et la mesure des modèles en production
  • Bon jugement dans l’évaluation des opportunités d’IA appliquée
  • Excellentes compétences de communication pour transformer des concepts complexes de ML en décisions et arbitrages
  • Capacité à travailler efficacement dans un environnement technologique dynamique, ambigu et avancé, tout en gérant des défis complexes entre plusieurs fonctions
  • Les publications dans des conférences majeures de ML, l’expérience en cybersécurité, confidentialité ou identité, ainsi que l’expertise en JAX ou TensorFlow sont appréciées

Avantages

  • Modalités de travail flexibles
  • Congés payés
  • Rémunération compétitive
  • Avantages pour les employés
  • Programmes de bien-être
  • Soutien, ressources et outils pour favoriser de solides performances et le développement de carrière

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