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Conga
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1 001 – 5 000 Employés
EntrepriseFinanceSaaS
Conga développe des logiciels de gestion du cycle de revenus pour les entreprises, avec des outils de génération de documents, de signature électronique, de gestion du cycle de vie des contrats et de configuration des prix et des devis. Sa plateforme se connecte aux systèmes CRM et ERP existants afin d’aider les équipes commerciales, financières, informatiques et juridiques à gérer les contrats et les processus liés aux revenus tout au long du parcours client, de l’acquisition au renouvellement. Conga accompagne plus de 10 000 entreprises dans le monde et opère dans les secteurs du SaaS, de la finance et des logiciels d’entreprise.
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Offres de l’entreprise

Scientifique des données senior en IA

Recherche et déploie des capacités de TAL, d’apprentissage automatique et d’IA générative pour la plateforme de Conga dédiée aux opérations commerciales et au cycle de revenus. Développe des solutions intelligentes, de l’expérimentation à la production.

USÉtats-UnisHybrideTemps pleinSeniorLeadLangue Requise : anglaisData scientist
AWSAzureBigQueryCloudDockerElasticsearchGoogle Cloud PlatformKubernetesPythonPyTorchRaySparkSQLTensorFlow

Description

  • Explore des techniques émergentes de TAL, d’apprentissage automatique, d’apprentissage profond et d’IA générative.
  • Étudie des questions techniques complexes, formule des hypothèses et compare différentes approches par l’expérimentation.
  • Évalue des modèles, des frameworks et des méthodes, et apporte des améliorations aux capacités du produit et aux performances du système.
  • Développe des solutions de TAL traditionnel, d’apprentissage automatique statistique, d’apprentissage profond et fondées sur les transformers.
  • Crée des pipelines de données, des flux de prétraitement du TAL, des représentations de caractéristiques, des embeddings et des jeux de données d’entraînement.
  • Élabore des stratégies de qualité des données pour assurer la fiabilité des modèles.
  • Développe et évalue des solutions fondées sur les LLM et l’IA générative à l’aide du prompting, de la génération augmentée par récupération, des embeddings, de la recherche vectorielle, du fine-tuning, des agents et de la génération structurée.
  • Choisit et optimise les modèles en fonction de leur précision, de leur latence, de leur coût et des besoins métier.
  • Définit l’approche de développement, d’ancrage et de gouvernance des capacités d’IA générative de Conga.
  • Crée des expériences, des benchmarks, des jeux de données d’évaluation et des méthodes statistiques.
  • Pilote l’analyse des erreurs et la mesure des performances.
  • Établit des normes d’évaluation pour l’ensemble de l’équipe.
  • Fait progresser les solutions d’IA, de la recherche et du prototypage au déploiement en production, à la surveillance et à l’optimisation.
  • Collabore avec les équipes d’ingénierie pour déployer des modèles à grande échelle.
  • Détecte la dérive des modèles, les problèmes de qualité et les pistes d’amélioration des performances.
  • Collabore avec les équipes d’ingénierie, de produit et de science des données.
  • Accompagne et conseille ses collègues en TAL, en apprentissage automatique, en expérimentation et en IA générative.

Exigences

  • Master en informatique, science des données, linguistique informatique, statistique, mathématiques, ingénierie ou dans un domaine quantitatif connexe.
  • Au moins 10 ans d’expérience professionnelle en science des données, apprentissage automatique, TAL ou IA, dont une expérience pratique substantielle dans le développement et le déploiement de solutions de TAL ou d’IA générative.
  • Expérience avérée dans le passage de solutions d’apprentissage automatique, de TAL ou d’IA générative de l’expérimentation au déploiement en production et à l’optimisation continue.
  • Capacité à transformer des travaux de recherche ouverts en résultats pratiques et mesurables.
  • Solides compétences en communication et expérience en tant que contributeur individuel senior au sein d’équipes techniques.
  • Maîtrise experte de Python et vaste expérience de Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK, Sentence Transformers, PyTorch et TensorFlow.
  • Expertise des méthodes traditionnelles de TAL.
  • Solide compréhension des architectures d’apprentissage profond et des modèles de langage fondés sur les transformers.
  • Expérience pratique des LLM et des modèles de fondation, notamment en ingénierie des prompts, génération augmentée par récupération, recherche vectorielle, reranking, fine-tuning, LoRA/QLoRA, génération structurée et évaluation des LLM.
  • Maîtrise de la conception expérimentale, des tests statistiques, de la validation croisée, de l’optimisation des hyperparamètres et de l’analyse des erreurs.
  • Expérience des métriques d’évaluation du TAL et de l’IA générative.
  • Solides compétences en SQL et expérience du traitement de données structurées et non structurées à grande échelle.
  • Expérience des plateformes de traitement distribué des données telles que Spark, Databricks ou BigQuery.
  • Expérience des plateformes cloud telles que Databricks, Google Cloud Platform, AWS ou Azure, ainsi que des infrastructures modernes d’apprentissage automatique.
  • Expérience d’outils d’apprentissage automatique tels que MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Docker, Kubernetes ou Ray.
  • Expérience des bases de données vectorielles et technologies de recherche telles que FAISS, Elasticsearch/OpenSearch, Pinecone, Weaviate ou Milvus.
  • Connaissance de frameworks d’applications LLM tels que LangChain, LlamaIndex ou DSPy.

Avantages

  • Possibilités de développement individuel et en équipe.
  • Égalité des chances en matière d’emploi.
  • Aménagements raisonnables pour les personnes candidates en situation de handicap.
  • Déplacements limités vers d’autres bureaux de Conga à la demande.

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