En un coup d'œil
- Missions: Construire l'infrastructure pour le renforcement de l'apprentissage sur de grandes flottes de GPU.
- Entreprise: Luma AI, spécialisée dans les modèles multimodaux d'IA.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, travail à distance et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance de carrière exceptionnelles.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets d'IA innovants et impactants dans un domaine en pleine expansion.
- Qualifications: Expérience en apprentissage par renforcement et compétences en résolution de problèmes complexes.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Le rôle consiste à construire l'infrastructure permettant à l'apprentissage par renforcement de fonctionner sur de très grandes flottes de GPU, depuis la formation jusqu'à la génération de déploiements, en passant par les environnements et la vérification des récompenses. Un candidat solide a déjà post-formé de grands modèles de langage avec RL, construit des vérificateurs ou des environnements d'agents, et résolu des problèmes persistants dans des pipelines asynchrones.
Ce poste est clairement destiné à quelqu'un ayant une expérience réelle à grande échelle, donc cela convient à quelqu'un qui a dépassé le stade d'apprentissage.
L'infrastructure RL se situe au centre de l'amélioration des modèles modernes, ce qui rend ce travail étroitement lié à l'IA elle-même. Les outils d'IA peuvent aider à écrire du code et à analyser des journaux, mais les parties difficiles restent humaines : décider ce que devrait réellement mesurer une récompense, repérer le détournement de récompenses et maintenir la stabilité des grandes exécutions. Le jugement sur ce qui rend le comportement d'un modèle utile reste entre les mains des personnes qui gèrent le processus.
Quelqu'un dans ce rôle aurait un temps pratique avec le post-entraînement pour des modèles multimodaux qui traitent la vidéo, l'image, l'audio et le texte, ce qui est encore un domaine rare. Sans ce bagage, un bon moyen de s'y préparer est de réaliser de petites expériences GRPO ou RLVR avec veRL ou TRL, d'utiliser vLLM pour les déploiements et de construire un environnement isolé avec un vérificateur simple. Montrer un projet public qui gère des tâches d'agents à étapes multiples serait particulièrement pertinent pour ce que cette entreprise construit.
À montrer :
- Post-entraînement RL à grande échelle
- Parallélisme Distributed PyTorch
- Déploiements vLLM ou SGLang
- Environnements d'agents et vérificateurs
- Débogage de pipelines GPU asynchrones
Luma AI construit des modèles et des agents d'IA multimodaux pour la création de vidéos, d'images, d'audio et de texte.
Research Scientist / Engineer Reinforcement Learning Infrastructure in Eu employeur : present of AI
Lexroom.ai est un employeur exceptionnel, offrant un environnement dynamique et innovant au cœur de Paris. En tant que spécialiste des événements, vous bénéficierez d'une culture de travail collaborative, d'opportunités de croissance professionnelle et d'une exposition directe aux plateformes d'IA pour les professionnels du droit. Rejoindre notre équipe, c'est s'engager dans une aventure enrichissante où chaque événement contribue à façonner l'avenir du secteur juridique.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Research Scientist / Engineer Reinforcement Learning Infrastructure in Eu
✨Connecte-toi avec des chercheurs et des professionnels
Les réseaux sociaux académiques comme ResearchGate ou Academia.edu sont parfaits pour établir des connexions. N'hésite pas à interagir avec des publications de chercheurs qui t'inspirent, ça pourrait mener à des opportunités au sein d'équipes de recherche comme celles de present of AI.
✨Participe à des conférences et des séminaires
Les événements académiques sont des occasions en or pour rencontrer des experts du domaine. Si tu as l'occasion de présenter ton travail, fais-le ! C'est une superbe façon de te faire remarquer et d’augmenter ta visibilité auprès de potentiels employeurs, notamment dans le secteur de la recherche scientifique.
✨Reste informé sur les nouvelles publications
Abonne-toi à des revues scientifiques qui publient des études dans ton domaine d'intérêt. La connaissance des dernières avancées te permettra non seulement de briller lors des entretiens, mais aussi de discuter des tendances qui intéressent present of AI.
✨Postule directement sur notre site web
N'oublie pas de consulter notre site pour les offres d'emploi chez present of AI. Souvent, des postes intéressants ne sont pas publiés ailleurs. Être proactif et t'inscrire dès que quelque chose d'intéressant apparaît peut vraiment faire la différence dans ta recherche.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Research Scientist / Engineer Reinforcement Learning Infrastructure in Eu
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Dans le domaine de la recherche scientifique, on adore voir des compétences techniques précises. N’hésite pas à détailler tes expériences en laboratoire, les méthodologies que tu maîtrises et les outils analytiques que tu utilises. Des compétences en informatique comme la gestion de données ou la modélisation peuvent aussi faire la différence !
Valorise tes publications:Si tu as déjà publié des articles ou présenté des travaux lors de conférences, assure-toi de les mettre en avant ! Inclure des liens vers tes publications ou ton portfolio scientifique dans ton CV peut vraiment t'aider à te démarquer auprès de present of AI.
Sois clair sur tes motivations:Étant donné que c'est un poste à temps plein, explique pourquoi tu souhaites rejoindre present of AI en particulier et comment cela s'inscrit dans ton parcours. Montre que tu es passionné par la recherche et que tu as des idées sur comment contribuer aux projets en cours !
Format professionnel mais accessible:Dans ta candidature, utilise un format clair et accessible. Évite le jargon trop complexe mais n'hésite pas à montrer ta rigueur scientifique. Un bon équilibre entre professionnalisme et une approche compréhensible peut faire toute la différence pour present of AI.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez present of AI
✨Prépare ta littérature scientifique !
On doit être au top sur les dernières avancées dans ton domaine. Assure-toi de bien comprendre les articles récents publiés et sois prêt à discuter de leur impact lors de l'entretien, surtout ceux qui concernent present of AI.
✨Pratique les questions techniques
Les entretiens dans la recherche scientifique peuvent inclure des questions techniques et méthodologiques. Prépare-toi à expliquer tes méthodes de recherche précédentes et à discuter des outils que tu sais utiliser, comme les logiciels de modélisation ou d'analyse de données.
✨Mets en avant tes projets de recherche
Comme on cherche à savoir comment tu te démarques, prépare un portfolio qui présente tes projets scientifiques. Ça peut inclure des publications, des présentations à des conférences ou même des posters. Ça montre ta capacité à contribuer à present of AI dès le départ !
✨Montre ta passion pour l'innovation
Dans le monde de la recherche scientifique, l'innovation est essentielle. Prépare des exemples concrets où tu as eu des idées originales dans tes travaux. Parles-en avec enthousiasme pour vraiment convaincre les recruteurs que tu es la personne qu'il leur faut.
