En un coup d'œil
- Missions: Menez des recherches originales en IA neuro-symbolique et développez des algorithmes novateurs.
- Entreprise: Startup innovante basée à Paris, axée sur l'excellence scientifique.
- Avantages: Salaire compétitif, soutien à la relocalisation, et avantages sociaux complets.
- Autres infos: Bureau dynamique au cœur de Paris avec une équipe passionnée et collaborative.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des projets d'IA de pointe et influencez le futur de la technologie.
- Qualifications: Doctorat en informatique ou domaine connexe avec expérience en IA neuro-symbolique.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
About the Role
Rippletide is seeking a Research Scientist specializing in Neuro-Symbolic AI to join our Paris-based Research team.
In this role, you will push the boundaries of what is possible when neural learning meets structured symbolic reasoning, developing the theoretical and algorithmic foundations that power our hypergraph decision database.
Your work will directly influence how AI agents perceive, plan, and act in complex enterprise environments.
If you are passionate about building world-model agents that combine the flexibility of deep learning with the rigor of formal logic, this is the role for you.
What You'll Do
- Conduct original research in neuro-symbolic AI, focusing on the integration of neural network architectures with symbolic reasoning over hypergraph structures.
- Develop novel algorithms for multi-hop inference, causal reasoning, and planning that operate efficiently over large-scale, dynamic knowledge representations.
- Design and evaluate world-model agent architectures that leverage hypergraph reasoning to maintain coherent beliefs, predict outcomes, and select actions under uncertainty.
- Publish findings in top-tier venues such as Neur IPS, ICML, ICLR, AAAI, and KR, and actively contribute to the broader research community through open-source releases and collaborations.
- Work closely with the Engineering team to transition research prototypes into production-grade components, ensuring that scientific advances translate into real customer value.
What We're Looking For
- Ph D in Computer Science, Machine Learning, or a closely related field, with a dissertation or significant body of work in neuro-symbolic AI, knowledge representation, or automated reasoning.
- A strong publication record at top-tier machine learning or AI conferences demonstrating originality, technical depth, and scientific rigor.
- Proficiency in Python and modern deep learning frameworks such as Py Torch or JAX, along with experience implementing symbolic solvers or logic-based systems.
- Deep familiarity with graph-based reasoning methods, including graph neural networks, probabilistic graphical models, or answer-set programming.
- Excellent ability to communicate complex research ideas clearly to both technical and non-technical audiences, and a genuine enthusiasm for collaborative, interdisciplinary work.
- Nice to Have
- Experience with large language model reasoning, chain-of-thought prompting, or tool-augmented agents.
- Background in cognitive science, formal verification, or category theory as it applies to knowledge representation.
- Prior industry research experience where you shipped research artifacts into production systems.
What We Offer
- The opportunity to define a new research agenda at the frontier of neuro-symbolic AI within a well-funded startup that values scientific excellence.
- A dedicated research budget for compute, conferences, and collaboration travel, along with the freedom to pursue ambitious, long-term problems.
- A vibrant office in central Paris surrounded by a world-class team of engineers and researchers who share your passion for rigorous, impactful work.
- Competitive compensation including salary, equity, relocation support, and comprehensive French benefits including healthcare and generous paid leave.
- #J-18808-Ljbffr
Paris-Based Neuro-Symbolic AI Research Scientist employeur : Rippletide
Rippletide est un employeur exceptionnel, offrant à ses chercheurs en intelligence artificielle neuro-symbolique l'opportunité de travailler au cœur de Paris dans un environnement dynamique et collaboratif. Avec un budget de recherche dédié et un soutien pour les déplacements professionnels, vous aurez la liberté de poursuivre des problèmes ambitieux tout en bénéficiant d'une rémunération compétitive et d'avantages sociaux complets. Rejoignez une équipe passionnée par l'excellence scientifique et contribuez à façonner l'avenir de l'IA dans un cadre stimulant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Paris-Based Neuro-Symbolic AI Research Scientist
✨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 Rippletide
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Rippletide. 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 Paris-Based Neuro-Symbolic AI Research Scientist
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Rippletide, 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 Rippletide 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 Rippletide. 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 Rippletide
✨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 Rippletide et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
