En un coup d'œil
- Missions: Transformez le code de recherche en systèmes d'apprentissage automatique fiables.
- Entreprise: Owkin, une entreprise innovante dans la recherche pharmaceutique.
- Avantages: Salaire compétitif, avantages santé, travail à distance et développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec des opportunités de croissance de carrière.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets d'IA qui impactent la recherche biomédicale.
- Qualifications: Expérience en Python et mise en production de modèles d'apprentissage profond.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Ce rôle consiste à transformer le code de recherche en systèmes d'apprentissage automatique fiables, avec un fort accent sur les grands modèles de langage et l'IA générative. Il nécessite environ cinq ans d'expérience en Python, une expérience réelle dans la mise en production de modèles d'apprentissage profond, et une aisance avec PyTorch ou TensorFlow, Hugging Face, et des outils cloud comme SageMaker.
Un candidat solide aide également les scientifiques à écrire un code plus propre et testable et met en place un suivi afin que les expériences puissent être répétées.
Comment cela s'inscrit dans l'ère de l'IA
Le travail se situe au cœur du changement lié à l'IA, car il couvre la construction de flux de travail de style agent, des systèmes de récupération, et un service et une formation de modèles plus rapides à grande échelle. Les outils d'IA peuvent accélérer le prototypage et l'écriture de code, mais le jugement sur ce qui est fiable, reproductible et sûr pour une utilisation biomédicale reste entre les mains des humains. Le coaching des chercheurs et l'explication des compromis techniques à différents publics restent également humains.
Comment cela construit l'expérience en IA
Travailler sur un produit où un scientifique en IA soutient la recherche pharmaceutique offre une exposition pratique aux agents, aux modèles de langage, et à l'infrastructure qui les sous-tend, appliquée à de vraies questions biologiques. Quiconque souhaitant progresser dans ce domaine peut pratiquer avec des modèles ouverts sur Hugging Face, construire un petit projet de récupération ou d'agent sur des données biomédicales publiques, et essayer des outils d'entraînement distribué ou d'inférence rapide. Une expérience avec des données cliniques ou omiques serait un atout.
À montrer :
- Déploiement de l'apprentissage profond en production
- Projets LLM, RAG et agent
- Profondeur en PyTorch et Hugging Face
- MLOps cloud avec SageMaker
- Habitudes de test, CI/CD et Docker
À propos d'Owkin
Selon l'entreprise, Owkin construit K Pro, un scientifique en IA qui travaille aux côtés des équipes de recherche pharmaceutique pour accélérer la découverte et les décisions stratégiques.
Scientist II Machine Learning Engineer (LLM & GenAI Specialist) in Paris 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 Scientist II Machine Learning Engineer (LLM & GenAI Specialist) 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 present of AI
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez present of AI. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
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Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez present of AI, 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 present of AI 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 present of AI. 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 present of AI
✨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 present of AI et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
