Chercheur.se en apprentissage automatique sénior

Nous recherchons un.e chercheur.se en apprentissage automatique (ML) sénior pour rejoindre notre équipe travaillant sur un agenda de recherche novateur en sécurité de l'IA. Dans ce rôle, vous concevrez et implémenterez des modèles de ML innovants visant à résoudre des problèmes avancés en sécurité de l'IA.

Responsabilités principales 

• Proposer, concevoir et implémenter des modèles de ML novateurs adaptés à la résolution de problèmes complexes en sécurité de l'IA.
• Collaborer avec des mathématicien.ne.s et d'autres chercheur.se.s spécialisé.e.s pour intégrer les avancées théoriques dans des algorithmes et modèles ML appliqués.
• Adapter et affiner les modèles de pointe existants pour améliorer leur applicabilité à des contextes spécifiques.
• Concevoir et implémenter des protocoles expérimentaux et des cadres d'évaluation pour valider les hypothèses et garantir des résultats robustes et reproductibles, y compris à l'échelle et à la complexité des modèles de pointe.
• Analyser et interpréter les données expérimentales afin d'orienter les futures questions et objectifs de recherche.
• Évaluer et optimiser les performances et l'efficacité des modèles avec les ingénieur.e.s ML pour assurer l'utilisation optimale des ressources de calcul au cours de longues expérimentations.
• Communiquer les résultats et synchroniser le travail avec d'autres chercheur.se.s et ingénieur.e.s.

Compétences et qualifications requises

• Diplôme supérieur dans un domaine pertinent (ex. : Informatique, Mathématiques). Un doctorat est préférable mais non requis si le.la candidat.e démontre des capacités exceptionnelles.
• Plus de 5 années d'expérience dans des projets de recherche en apprentissage profond (deep learning), en particulier avec des modèles de pointe.
• Expérience avérée dans l'entraînement, l'adaptation et/ou l'ajustement fin ("fine tuning") de modèles de pointe dans une variété de scénarios complexes impliquant, par exemple, l'apprentissage par transfert, l'adaptation de domaine ou le méta-apprentissage.
• Expertise dans l'intégration et l'utilisation de bibliothèques ML telles que PyTorch, TensorFlow ou JAX pour le développement, l'entraînement et l'évaluation de modèles ML, idéalement dans des environnements de calcul distribué.
• Solide expérience en développement logiciel Python, dans l'utilisation d'outils de gestion de version, d'outils de collaboration et d'outils de gestion et de suivi d'expériences.
• Solides compétences en communication, écrites et verbales, avec la capacité d'échanger des idées avec des chercheur.se.s de différentes disciplines.
• Capacité à travailler en collaboration au sein d'une équipe tout en étant autonome et indépendant.e.

Compétences et qualifications souhaitées

• Expérience dans l'analyse du comportement des modèles de pointe dans des contextes critiques pour la sécurité.
• Expérience dans la conception et le développement de stratégies ou de benchmarks d'alignement de modèles.
• Expérience avec le traitement du langage naturel ou les modèles graphiques probabilistes.
• Historique de contributions à des projets de recherche de haute qualité en apprentissage profond.