AI Scientist – Agentic Engineering Mistral AI

À propos de Mistral

Mistral fournit des solutions AI complètes : des modèles de pointe aux outils pour développeurs, applications et calcul. Nous collaborons avec des entreprises pour résoudre les problèmes les plus difficiles dans des secteurs à enjeux élevés tels que la finance, la fabrication, la défense, la santé et le secteur public, co-créant des systèmes AI personnalisés qu'elles peuvent gérer selon leurs propres termes. Nous sommes une équipe dynamique et collaborative, passionnée par l'AI et son potentiel à transformer la société. Notre main-d'œuvre diversifiée prospère dans des environnements compétitifs et s'engage à stimuler l'innovation. Nos équipes sont réparties entre l'Europe, l'Amérique du Nord, l'Asie et le Moyen-Orient. Nous sommes créatifs, humbles et animés par l'esprit d'équipe.

Le rôle

Mistral recherche des scientifiques AI ayant une expertise approfondie en ML et une expérience pratique en ingénierie pour étendre ce que nos outils agentiques peuvent faire tout au long du cycle de vie de l'ingénierie — CAE (CFD, FEA, etc.) et EDA/Semi. En travaillant au sein de l'équipe AI4Engineering Science, votre travail principal consiste à construire les données de pré et post-formation pour les LLM de Mistral afin de raisonner et d'exécuter de vraies tâches d'ingénierie. Étant donné que Mistral forme ses propres LLM de pointe, les données et vérificateurs que vous concevez sont directement intégrés dans des modèles que vous pouvez manipuler, une position rare et le cœur du poste. Parallèlement, vous aiderez à façonner les architectures d'agents et les outils qui permettent à ces modèles de fonctionner de manière fiable dans des flux de travail d'ingénierie multi-étapes, et pas seulement de répondre à des questions isolées. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des experts en la matière dans les domaines CAE et EDA ou d'autres domaines pour ancrer ce travail dans la manière dont les ingénieurs travaillent réellement, et avec l'équipe de recherche plus large pour traduire cet ancrage dans des signaux de formation et des critères d'évaluation qui mesurent la véritable compétence des tâches. Ce travail est à un stade précoce, et c'est le but : vous rejoindrez les fondations, façonnant les données, vérificateurs et structures d'agents qui décideront si ces systèmes deviennent fiables ou restent à un niveau de démonstration. Il n'y a pas de manuel hérité, vous aiderez à définir ce à quoi ressemble la qualité, et votre travail orientera la direction sur laquelle l'équipe s'appuie plutôt que d'étendre une existante.

Ce que vous ferez

• Concevoir des données de préformation, SFT et RL pour des tâches d'ingénierie dans CAD, CAE et semi-conducteurs/EDA
• Définir des vérificateurs et des critères d'évaluation qui capturent ce que signifie « correct » et « de haute qualité » pour chaque tâche d'ingénierie, au-delà de la plausibilité superficielle
• Concevoir et améliorer les architectures d'agents et les outils : comment les modèles planifient, appellent des outils, récupèrent des erreurs et enchaînent des étapes dans des flux de travail d'ingénierie à long terme
• Construire des benchmarks d'évaluation et des outils de diagnostic pour identifier où les modèles échouent sur des tâches d'ingénierie, et retracer ces échecs aux lacunes dans les données, la conception des récompenses ou la structure des agents
• Collaborer avec des experts en la matière dans les domaines CAE et EDA ou d'autres domaines pour identifier quels flux de travail d'ingénierie ont le plus de valeur à cibler ensuite
• Contribuer à la recherche plus large de Mistral sur la pré et post-formation, partageant les résultats et la méthodologie au sein de l'organisation scientifique

Ce que nous recherchons

• Anglais courant avec d'excellentes compétences en communication, capable d'expliquer des concepts techniques en ML et en ingénierie à des publics techniques et non techniques
• Expertise approfondie en apprentissage automatique, en particulier le développement de LLM
• Expérience démontrée dans l'exécution, le débogage et la validation de véritables flux de travail d'ingénierie dans au moins un des domaines CAD, CAE, simulation de semi-conducteurs ou EDA
• Vous écrivez un code Python propre et lisible et êtes à l'aise dans des environnements Linux/HPC
• Autonome, vous n'avez pas besoin de feuilles de route détaillées pour progresser
• Humble, collaboratif et désireux d'apprendre à l'intersection de l'ingénierie et du ML

Ce serait formidable si vous

• Avez de l'expérience dans la construction ou le réglage de systèmes agentiques (utilisation d'outils, planification multi-étapes, cadres d'orchestration d'agents)
• Avez de l'expérience avec la modélisation des récompenses, RLHF/RLAIF/RLVR ou l'entraînement basé sur les préférences
• Avez une expérience industrielle ou académique avec des outils CAE ou EDA (par exemple SolidWorks, CATIA, Fluent, Abaqus, LS-DYNA, STAR-CCM+, outils EDA Cadence/Synopsys/Siemens)
• Avez contribué à une grande base de code open-source ou industrielle
• Avez des publications dans des revues d'ingénierie et de ML (NeurIPS, ICLR, JFM, AIAA, etc.)

Ce que nous offrons

Nous offrons un ensemble complet d'avantages conçu pour soutenir votre bien-être, votre croissance et votre équilibre travail-vie personnelle. Les avantages varient selon le pays et peuvent inclure une couverture santé, un congé parental, des plans de retraite, un soutien à la relocalisation, des programmes de bien-être, des allocations de repas et de transport, et d'autres avantages spécifiques à l'emplacement. Pour les détails les plus récents sur les avantages disponibles dans votre région, veuillez consulter notre page des avantages.

Politique de confidentialité

Votre vie privée est importante pour nous. Vous pouvez en savoir plus sur la manière dont nous traitons vos données personnelles dans notre Politique de confidentialité des candidats.