En un coup d'œil
- Missions: Recherchez et développez des modèles d'apprentissage automatique innovants.
- Entreprise: Startup AI dynamique avec une culture de recherche impactante.
- Avantages: Salaire compétitif, options d'actions, travail à distance et environnement stimulant.
- Autres infos: Opportunités de croissance de carrière dans un environnement intellectuellement stimulant.
- Pourquoi ce job: Soyez pionnier dans l'IA et travaillez sur des défis uniques.
- Qualifications: Expérience en recherche ML et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
About Pathway
Pathway at Pathway we are shaking the foundations of artificial intelligence by introducing the world's first post-transformer model that adapts and thinks just like humans.
Our breakthrough architecture outperforms Transformer and provides the enterprise with full visibility into how the model works.
Combining the foundational model with the fastest data processing engine on the market, Pathway enables enterprises to move beyond incremental optimization and toward truly contextualized, experience-driven intelligence.
We are trusted by organizations such as NATO, La Poste, and Formula 1 racing teams.
Pathway is led by co-founder & CEO Zuzanna Stamirowska, a complexity scientist who created a team consisting of AI pioneers, including CTO Jan Chorowski who was the first person to apply Attention to speech and worked with Nobel laureate Geoff Hinton at Google Brain, as well as CSO Adrian Kosowski, a leading computer scientist and quantum physicist who obtained his Ph D at the age of 20.
The company is backed by leading investors and advisors, including Lukasz Kaiser, co-author of the Transformer ("the T" in Chat GPT) and a key researcher behind Open AI's reasoning models.
Pathway is headquartered in Palo Alto, California.
The Opportunity
This is an R&D position in attention-based models.
We are currently searching for 1 or 2 R&D Engineers with a strong track record in machine learning models research.
This is an extremely ambitious foundational project.
There is a flexible GPU budget associated with this specific project, guaranteed to be in the 7-digit range minimum.
You Willperform (distributed) model traininghelp improve/adapt model architectures based on experiment resultsdesign new tasks and experimentsoptionally: oversee activities of team members involved in data preparation.
The results of your work will play a crucial role in the success of the project.
Requirements
• You are expected to meet at least one of the following criteria
- You have published at least one paper at Neur IPS, ICLR, or ICML - where you were the lead author or made significant conceptual & code contributions.
- You have significantly contributed to an LLM training effort which became newsworthy (topped a Huggingface benchmark, best in class model, etc.), preferably using multiple GPU's
- You have spent at least 6 months working in a leading Machine Learning research center (e. g. at: Google Brain / Deepmind, Apple, Meta, Anthropic, Nvidia, MILA)
- You were an ICPC World Finalist, or an IOI, IMO, or IPh O medalist in High School.
- You Are A deep learning researcher, with a track record in Language Models and/or RL (candidates with a Vision or Robotics ML background are also welcome to apply)
- Interested in improving foundational architectures and creating new benchmarks
- Experienced at hands-on experiments and model training (Py Torch, Jax, or Tensorflow)
- Have a good understanding of GPU architecture, memory design, and communication
- Have a good understanding of graph algorithms
- Have some familiarity with model monitoring, git, build systems, and CI/CD
- Respectful of others
- Fluent in English
- Bonus Points
- Knowledge of approaches used in distributed training
- Familiarity with Triton
- Successful track-record in algorithms & data science contests
- Showing a code portfolio
- Why You Should Apply
- Join an intellectually stimulating work environment
Be a pioneer: you get to work with a new type of "Live AI" challenges around long sequences and changing data
Be part of one of an early-stage AI startup that believes in impactful research and foundational changes
Benefits
- Type of contract: Full-time, permanent
- Preferable joining date: Immediate.
- The positions are open until filled
- Compensation: six-digit annual salary based on profile and location + Employee Stock Option Plan
- Location: Remote work.
- Possibility to work or meet with other team members in one of our offices: Palo Alto, CA; Paris, France or Wroclaw, Poland.
- Candidates based anywhere in the EU, UK, United States, and Canada will be considered
- If you meet our broad requirements but are missing some experience
- #J-18808-Ljbffr
Machine Learning Researcher / Engineer (Foundational Models) in Paris employeur : Pathway
Pathway est un employeur exceptionnel qui offre un environnement de travail intellectuellement stimulant, où les chercheurs en apprentissage automatique peuvent véritablement innover et contribuer à des projets de pointe. Avec une culture d'entreprise axée sur la collaboration et l'impact, les employés bénéficient d'opportunités de croissance professionnelle, d'un salaire compétitif à six chiffres et d'un plan d'options d'achat d'actions. De plus, le travail à distance permet une flexibilité optimale tout en ayant la possibilité de se rencontrer dans des bureaux situés à Palo Alto, Paris ou Wroclaw.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Machine Learning Researcher / Engineer (Foundational Models) in Paris
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Pathway!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Pathway.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Pathway.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez Pathway, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Machine Learning Researcher / Engineer (Foundational Models) in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Pathway, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Pathway s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Pathway
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.