En un coup d'œil
- Missions: Développer des méthodes d'apprentissage par renforcement pour des modèles industriels.
- Entreprise: Entreprise innovante axée sur la recherche et le développement technologique.
- Avantages: Culture de recherche collaborative, forte autonomie et impact réel sur des projets critiques.
- Autres infos: Équipe dynamique avec des opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Contribuez à des problèmes RL qui comptent dans le monde réel et façonnez l'avenir des systèmes déployables.
- Qualifications: Doctorat ou expérience équivalente en apprentissage par renforcement / apprentissage automatique.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Nous recrutons un scientifique de recherche (apprentissage par renforcement) pour aider à intégrer l'apprentissage par renforcement au cœur de l'adaptation et de l'amélioration des modèles fondamentaux pour une utilisation industrielle. Dans l'industrie, les modèles ne vivent pas en isolation : les experts du domaine valident, corrigent et agissent sur les résultats des modèles. Nous souhaitons que l'apprentissage par renforcement tire parti de ce retour d'expert non seulement comme un correctif post-formation, mais de plus en plus tôt dans le processus, en façonnant les objectifs, les signaux d'entraînement et les stratégies d'adaptation.
Ce sur quoi vous travaillerez :
- Apprentissage par renforcement avec intervention humaine : Transformer la validation/correction des experts en un signal d'apprentissage fiable. Concevoir des interfaces/signaux de retour qui sont pratiques dans des environnements opérationnels réels.
- Apprentissage par renforcement pour les modèles fondamentaux industriels : Développer des méthodes d'apprentissage par renforcement qui s'appuient sur (ou s'intègrent à) des modèles fondamentaux utilisés en production. Explorer des moyens pour que l'apprentissage par renforcement intervienne plus tôt dans la chaîne (pas seulement après le déploiement).
- De la recherche au déploiement : Construire des protocoles d'évaluation alignés sur des contraintes réelles : robustesse, réduction de l'incertitude, sécurité, auditabilité et coût d'erreur. Travailler en étroite collaboration avec des scientifiques/ingénieurs pour expédier des démonstrateurs qui relient les benchmarks aux résultats sur le terrain.
Ce que nous recherchons :
- Doctorat (préféré) ou expérience de recherche équivalente en apprentissage par renforcement / apprentissage automatique.
- Solides bases en apprentissage par renforcement (par exemple, optimisation de politique, apprentissage hors politique, apprentissage par renforcement hors ligne, exploration, attribution de crédit).
- Capacité à concevoir des expériences rigoureuses, à déboguer les modes de défaillance et à itérer rapidement avec discipline scientifique.
- Solides compétences en programmation (Python ; pile d'apprentissage profond telle que PyTorch).
- Avis favorable : Expérience avec des contraintes d'apprentissage par renforcement du monde réel (retours bruyants/limités, exigences de sécurité, considérations de déploiement). Confort avec des modalités de données complexes (séries temporelles, signaux scientifiques/industriels, configurations multimodales). Publications ou artefacts de recherche ouverts en apprentissage par renforcement / prise de décision séquentielle.
Pourquoi nous rejoindre :
- Travailler sur des problèmes d'apprentissage par renforcement qui comptent dans le monde réel : boucles de retour d'experts, réduction de l'incertitude et contraintes critiques pour la mission.
- Une culture de recherche qui valorise la clarté, la rigueur et l'humilité et qui relie des idées fondamentales à des systèmes déployables.
- Une grande responsabilité au sein d'une petite équipe : vous façonnerez la direction, pas seulement l'exécution des tâches.
Research Scientist — Reinforcement Learning (Foundation Models) in Paris employeur : Sigma Nova
Chez Sigma Nova, nous offrons un environnement de travail stimulant et innovant au cœur de Paris, où la passion pour l'intelligence artificielle se conjugue avec des opportunités de croissance professionnelle. Nos équipes collaborent dans une culture d'excellence et de curiosité, favorisant le développement personnel et professionnel à travers des projets de recherche de pointe. En rejoignant notre entreprise, vous bénéficierez d'un cadre dynamique, d'une rémunération compétitive et de la possibilité de travailler sur des technologies de rupture qui façonnent l'avenir.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Research Scientist — Reinforcement Learning (Foundation Models) in Paris
✨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 Sigma Nova.
✨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 Sigma Nova.
✨Postule directement sur notre site web
N'oublie pas de consulter notre site pour les offres d'emploi chez Sigma Nova. 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 — Reinforcement Learning (Foundation Models) in Paris
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 Sigma Nova.
Sois clair sur tes motivations:Étant donné que c'est un poste à temps plein, explique pourquoi tu souhaites rejoindre Sigma Nova 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 Sigma Nova.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Sigma Nova
✨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 Sigma Nova.
✨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 Sigma Nova 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.
