Scientist II Machine Learning Engineer (LLM & GenAI Specialist) in Paris

À propos de nous : Owkin est une entreprise d'IA agentique pionnière en intelligence artificielle biologique superintelligente pour résoudre des problèmes en biologie où les chercheurs humains ont échoué. Owkin construit K Pro - un scientifique IA pour la recherche pharmaceutique et la prise de décision stratégique. K Pro orchestre un ensemble de compétences et d'outils d'IA pour décoder la biologie complexe, accélérer la recherche et augmenter considérablement la productivité.

Le poste est basé dans nos bureaux à Paris ou à distance en France, au Royaume-Uni ou en Allemagne. Veuillez soumettre votre CV en anglais.

À propos du rôle : Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique Scientist II hautement qualifié et expérimenté pour concevoir, développer et déployer des solutions d'IA de pointe. Dans ce rôle, vous vous concentrerez fortement sur les modèles de langage de grande taille (LLMs), l'IA générative et les architectures avancées d'apprentissage profond.

Vous ferez le lien entre la science des données expérimentales et les systèmes ML prêts pour la production. En travaillant en étroite collaboration avec nos équipes de science des données et d'ingénierie, vous évoluerez des modèles complexes, optimiserez les pipelines d'entraînement et d'inférence, et exploiterez les écosystèmes cloud pour fournir des solutions biomédicales robustes. Une expérience dans la gestion de données de santé, cliniques ou omiques (génomique, transcriptomique, protéomique, etc.) est un atout majeur.

En particulier, vous devrez :

• Développer des bibliothèques d'apprentissage automatique évolutives, des outils et des flux de travail de recherche en étroite collaboration avec des chercheurs et des scientifiques des données.
• Façonner les exigences en matière d'infrastructure de recherche et orienter les choix d'outils et de logiciels en collaboration avec l'équipe plateforme.
• Promouvoir les meilleures pratiques en ingénierie logicielle au sein de l'équipe, permettant aux chercheurs et aux scientifiques d'écrire un code maintenable, testable, efficace et évolutif.
• Concevoir et améliorer des systèmes pour le suivi des expériences, la reproductibilité et la gestion du cycle de vie des modèles de bout en bout.
• Contribuer et accélérer le prototypage rapide de nouveaux modèles, aidant à faire le lien entre la recherche précoce et la mise en œuvre robuste.
• Autres responsabilités, tâches et projets ad hoc assignés par la direction.

À propos de vous :

Qualifications / expérience requises :

• Éducation : Master ou doctorat en informatique, science des données ou un domaine quantitatif connexe avec un fort accent sur ML/IA.
• Expérience : Plus de 5 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel avec Python et un bilan prouvé de déploiement de modèles d'apprentissage profond en production.
• Frameworks & Écosystèmes ML/DL : Compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique, des méthodes statistiques et des frameworks d'apprentissage profond. Maîtrise de PyTorch ou TensorFlow.
• Spécialisation LLM : Compréhension approfondie des architectures Transformer, des mécanismes d'attention et des dernières avancées en IA générative. Expérience extensive avec Hugging Face, avec des connaissances dans les flux de travail agentiques et RAG.
• Cloud & MLOps : Expérience avec des plateformes cloud (AWS, GCP ou Azure) et SageMaker.
• Culture d'ingénierie logicielle : Pratiques d'ingénierie solides, y compris le contrôle de version, les tests complets, CI/CD et la conteneurisation (Docker).
• Optimisation des flux de travail : Expérience avec l'informatique distribuée, les stratégies d'entraînement distribué pour des ensembles de données massifs et l'optimisation des flux de travail ML (par exemple, vLLM).

Qualifications préférées / bonus :

• Expertise de domaine : Expérience de travail avec des données cliniques ou omiques (par exemple, séquençage génomique, transcriptomique, dossiers de santé électroniques) et traitement et analyse d'images médicales.
• Contributions à des projets ML open-source ou publications de recherche.

Compétences interpersonnelles et culture d'entreprise :

• Esprit collaboratif : Excellentes compétences en résolution de problèmes et capacité à analyser des défis techniques complexes.
• Compétences en communication : Capacité à expliquer des concepts techniques à divers intervenants.
• Mentorat : Approche proactive pour déboguer des systèmes distribués complexes, encadrer les membres de l'équipe dans l'écriture de logiciels de haute qualité et maintenables, et promouvoir une forte culture technique.
• Autonomie : principalement autonome et capable de recevoir des tâches sans détails excessifs, capable de déterminer quoi faire et d'exécuter.

Ce que nous offrons :

• Organisation de travail flexible.
• Environnement de travail amical et informel.
• Opportunité de travailler avec une équipe internationale ayant des antécédents techniques et scientifiques élevés.

Processus de recrutement et sécurité : Owkin est un employeur garantissant l'égalité des chances. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans distinction de race, sexe, genre, orientation sexuelle, âge, couleur, religion, origine nationale, statut de vétéran protégé ou sur la base d'un handicap.