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Ingénieur IA - Deep Learning & LLM F/H - GLIMPS

Cesson-SévignéCDIil y a 2h

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Postée il y a 2h · CDI

Description du poste

Afin de poursuivre son développement, GLIMPS recherche un.e d'Ingénieur.e IA pour prendre en charge les missions suivantes :

- Concevoir, entraîner et évaluer de nouveaux modèles d'IA appliqués à la cybersécurité, en collaboration avec les autres membres de l'équipe IA ; - Participer à la création, à l'enrichissement et au maintien des datasets nécessaires à l'entraînement et à l'évaluation des modèles ; - Contribuer à l'industrialisation des modèles : intégration dans les produits, reproductibilité des entraînements, qualité du code ; - Assurer une veille scientifique et technique (publications, architectures, frameworks) et proposer des expérimentations ; - Documenter les travaux (protocoles d'expérimentation, résultats, choix d'architecture) et partager les connaissances au sein de l'équipe.

Sur ce poste, vous aurez également l'occasion de participer à :

- Développement de modèles à base de Deep Learning, notamment autour des LLM : fine-tuning, alignement, évaluation ; - Exploration et mise en œuvre de techniques de Reinforcement Learning appliquées à l'apprentissage et à l'optimisation des modèles ; - Conception et développement de systèmes LLM agentiques (raisonnement multi-étapes, utilisation d'outils, orchestration) appliqués aux cas d'usage GLIMPS.- Vous avez une expérience d'au moins 3 ans sur un poste d'ingénieur IA ; - Vous maîtrisez Python et PyTorch ; - Vous avez de solides bases en Data Science : préparation et analyse de données, métriques d'évaluation, rigueur expérimentale ; - Vous savez travailler de manière quotidienne avec un environnement de développement Linux ; - Vous maîtrisez des outils standards du software engineering : Git, CI/CD, Docker ; - Vous avez la capacité d'écrire du code propre, testé et maintenable, destiné à être industrialisé ; - Vous disposez de connaissances en : - - Reinforcement Learning, notamment appliqué aux LLM (RLHF, RLVR ou équivalents), - Fine-tuning de LLM (SFT, LoRA/QLoRA, preference learning) ;

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