En un coup d'œil
- Missions: Développez des modèles de langage pour résoudre des problèmes scientifiques complexes.
- Entreprise: Mistral, une entreprise innovante spécialisée en IA avec une culture collaborative.
- Avantages: Package complet incluant couverture santé, congés parentaux et programmes de bien-être.
- Autres infos: Opportunités de croissance professionnelle dans un environnement compétitif.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez la recherche scientifique avec l'IA.
- Qualifications: Expertise en IA/ML et compréhension des sciences naturelles.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
À propos de Mistral
Mistral fournit des solutions d'IA 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 d'IA personnalisés qu'elles peuvent gérer selon leurs propres termes. Nous sommes une équipe dynamique et collaborative, passionnée par l'IA 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.
À propos du rôle
Nous recrutons un scientifique LLM pour repousser les limites de la découverte scientifique pilotée par l'IA. Vous vous spécialiserez dans le développement et l'optimisation de grands modèles de langage (LLMs), d'IA agentique et de cadres d'apprentissage profond pour résoudre des problèmes ouverts dans les sciences naturelles : biologie, chimie, physique et/ou science des matériaux. Votre travail permettra aux scientifiques de disposer d'outils d'IA à la pointe de la technologie et d'accélérer la recherche grâce à :
- Innovation centrée sur le modèle : Améliorer les capacités des LLM pour aborder des problèmes scientifiques complexes (par exemple, synthèse de littérature, expérimentation autonome, dérivations rigoureuses).
- Collaboration interdisciplinaire : Travailler avec des experts en sciences naturelles pour traduire les avancées de l'IA en impact scientifique réel.
Ce que vous ferez
- Recherche IA/ML : Participer à la formation de bout en bout de solutions basées sur des LLM, en mettant l'accent sur l'évolutivité, la généralisation et l'applicabilité scientifique.
- Création de données : Concevoir des flux de travail originaux pour accumuler des données scientifiques de haute qualité à grande échelle, soit par le biais de pipelines synthétiques ou crowdsourcés.
- Conception d'algorithmes : Utiliser et améliorer l'apprentissage par renforcement ou les systèmes agentiques adaptés aux défis des sciences naturelles (par exemple, résolution de modélisation, prédiction de propriétés matérielles, analyse de données avancée et codage).
- Pont interdisciplinaire : Travailler en étroite collaboration avec des scientifiques de domaine pour identifier les opportunités d'IA et affiner les modèles en fonction des retours.
- Outils et infrastructure : Contribuer à l'infrastructure de l'entreprise pour améliorer l'utilisabilité de la formation de modèles dans des contextes scientifiques et des outils d'IA open-source pour la science pour les non-experts en IA.
- Innovation autonome : Définir un agenda de recherche pour l'IA dans les sciences, explorant des idées à haut risque/haute récompense.
Ce que nous recherchons
- Expertise IA/ML : Solide expérience dans les LLM, l'apprentissage profond ou l'IA agentique, avec un bilan d'application à des problèmes réels (publications, contributions open-source ou systèmes déployés) – au minimum une expérience extensive en informatique et idéalement une expérience dans la mise à l'échelle de la génération de données synthétiques.
- Connaissances à la pointe : Familiarité avec les dernières avancées dans les architectures LLM et l'entraînement postérieur.
- Profondeur technique : Expérience pratique avec PyTorch/TensorFlow/JAX, optimisation de modèles et techniques de mise à l'échelle (par exemple, ajustement fin, RLHF).
- Capacité scientifique : Capacité à comprendre un domaine des sciences naturelles à un niveau élevé (par exemple, spécialisation au niveau master + connaissances générales de premier cycle) pour concevoir des solutions d'IA efficaces.
- Rigueur en ingénierie : Compétence en calcul scientifique (par exemple, méthodes numériques, HPC) et meilleures pratiques logicielles.
- Collaboration : Expérience dans la traduction de concepts techniques d'IA pour les non-experts (par exemple, scientifiques, ingénieurs) et itération en fonction des besoins des utilisateurs.
- État d'esprit : Humilité, esprit d'équipe et volonté de relever des défis opérationnels (par exemple, pipelines de données, déploiement de modèles).
Ce que nous offrons
Nous offrons un ensemble complet d'avantages conçu pour soutenir votre bien-être, votre croissance et votre équilibre entre vie professionnelle et vie privée. 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 sur les avantages.
Politique de confidentialité
Votre vie privée est importante pour nous. Vous pouvez en savoir plus sur la façon dont nous gérons vos données personnelles dans notre Politique de confidentialité des candidats.
LLM Scientist, AI for Science in Paris employeur : Mistral
Mistral est un employeur de choix, offrant un environnement de travail dynamique et inclusif où chaque membre de l'équipe peut s'épanouir. Avec des opportunités de croissance professionnelle et un engagement envers le bien-être des employés, vous aurez la chance de contribuer à une fonction RH innovante tout en bénéficiant d'une culture d'entreprise collaborative. Situé dans des régions clés comme la France, le Royaume-Uni et les États-Unis, Mistral valorise la diversité et l'excellence, rendant chaque jour de travail significatif et gratifiant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher LLM Scientist, AI for Science in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Mistral
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Mistral. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que LLM Scientist, AI for Science in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Mistral, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Mistral que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Mistral. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Mistral
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Mistral et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
