Mistral AI ontwikkelt geavanceerde grote taalmodellen en generatieve AI-systemen voor organisaties die intelligente toepassingen en agents bouwen. Het productportfolio omvat Vibe voor AI-ondersteund werk met een lange looptijd en programmeren, Studio voor het creëren en beheren van agents en applicaties, Forge voor het trainen en evalueren van aangepaste modellen en Compute voor infrastructuur voor het trainen en uitvoeren van modellen. Daarnaast biedt het bedrijf API's, gespecialiseerde modellen, maatwerk voor ondernemingen, implementatiediensten en sectoroplossingen voor onder meer de financiële sector, de publieke sector, productie, energie en nutsvoorzieningen en transport. Mistral AI ondersteunt zowel cloudgebaseerde als zelfgehoste implementaties, met aandacht voor privacybewust gebruik door ondernemingen en op maat gemaakte AI-oplossingen.
LLM-wetenschapper, AI voor de wetenschap – Mistral AI, Parijs (hybride)
Ontwikkel grote taalmodellen en agentische AI voor de oplossingen van Mistral AI voor wetenschappelijke ontdekkingen. Werk samen met experts in biologie, chemie, natuurkunde en materiaalkunde om praktische AI-toepassingen verder te brengen.
Beschrijving
- Grote taalmodellen, agentische AI-systemen en deep-learningframeworks voor wetenschappelijke ontdekkingen ontwikkelen en optimaliseren
- De prestaties van LLM's verbeteren op het gebied van literatuursynthese, autonome experimenten en rigoureuze afleidingen
- Ondersteunen van end-to-endtraining van schaalbare, generaliseerbare LLM-oplossingen voor wetenschappelijke toepassingen
- Schaalbare workflows creëren voor het verzamelen van hoogwaardige wetenschappelijke gegevens via synthetische en crowdsourcingspijplijnen
- Reinforcement learning en agentische systemen toepassen en verder ontwikkelen voor uitdagingen in de natuurwetenschappen
- Samenwerken met domeinexperts om mogelijkheden voor AI te identificeren en modellen te verfijnen op basis van hun feedback
- Helpen bij het ontwikkelen van infrastructuur voor het trainen van wetenschappelijke modellen en open-sourcetools voor AI in de wetenschap
- Onderzoeksprioriteiten voor AI in de wetenschap bepalen en onderzoek doen naar ideeën met een hoog risico en een hoge potentiële opbrengst
- Vooruitgang in AI-onderzoek vertalen naar meetbare wetenschappelijke impact
Vereisten
- Sterke expertise in grote taalmodellen, deep learning of agentische AI
- Aantoonbaar succes met het toepassen van AI of machine learning op praktijkproblemen via publicaties, open-sourcewerk of ingezette systemen
- Uitgebreide ervaring in de informatica
- Ervaring met het opschalen van synthetische gegevensgeneratie is een pré
- Praktische kennis van actuele LLM-architecturen en post-trainingmethoden
- Praktische ervaring met PyTorch, TensorFlow of JAX
- Ervaring met modeloptimalisatie en schaalmethoden, waaronder fine-tuning en RLHF
- Vermogen om ten minste één domein binnen de natuurwetenschappen op hoog niveau te begrijpen
- Specialisatie op masterniveau en brede bachelorkennis in een natuurwetenschappelijk vakgebied
- Kennis van wetenschappelijk rekenen, numerieke methoden en high-performance computing
- Sterke software-engineeringpraktijken
- Vermogen om technische AI-concepten uit te leggen aan niet-specialisten
- Een coöperatieve, bescheiden houding en bereidheid om operationele uitdagingen aan te pakken
- Beschikbaarheid om ongeveer drie dagen per week vanuit het kantoor in Parijs te werken
Voordelen
- Zorgverzekering
- Ouderschapsverlof
- Pensioenregelingen
- Verhuisondersteuning
- Wellnessprogramma's
- Maaltijdvergoedingen
- Vervoersvergoedingen
- Overige locatiegebonden voordelen