Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Modelle in einem innovativen Team.
- Unternehmen: Wachsendes Beratungsunternehmen mit einer starken menschlichen Kultur.
- Vorteile: Fortbildung, spannende Projekte und ein motivierendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen und ein engagiertes Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Machine Learning und Leidenschaft für Innovation.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l’excellence opérationnelle et l’innovation technologique.
Il est composé de 300 experts passionnés.
Le cabinet accompagne ses clients sur l’ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, Dev Ops et méthodes agiles.
Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur.
Votre mission Vous rejoignez une équipe spécialisée dans l'intelligence artificielle afin de concevoir, entraîner et optimiser des modèles de langage de nouvelle génération.
Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des LLM, depuis leur adaptation à des cas d'usage métier jusqu'à l'amélioration de leurs performances et de leur efficacité.
Vous participerez à des projets innovants autour de l'IA générative, en collaboration avec des équipes Data, Machine Learning et Software Engineering.
Concrètement, vous allez : Participer au pré-entraînement et au fine-tuning de modèles de langage (LLM).
Adapter des modèles existants à des besoins métier spécifiques.
Répliquer, entraîner et évaluer différents modèles open source ou propriétaires.
Optimiser les performances des modèles (qualité, coût, latence, consommation GPU).
Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d'entraînement et d'évaluation.
Réaliser des expérimentations et comparer différentes architectures et approches.
Collaborer avec les équipes Data Engineering et MLOps pour industrialiser les modèles.
Assurer une veille technologique sur les dernières avancées en IA générative et NLP.
Votre futur environnement technique Pré-entraînement (Pre-training)Réplication et entraînement de modèles Machine Learning & Deep Learning Py Torch / Tensor Flow (selon les projets)MLOps et pipelines d'entraînement Qui êtes-vous ?Vous êtes diplômé(e) d'une école d'ingénieur ou d'un Master en Intelligence Artificielle, Data Science, Machine Learning ou domaine équivalent.
Vous justifiez d'une expérience significative dans le développement ou l'entraînement de modèles de Machine Learning, idéalement de Large Language Models.
Vous maîtrisez les techniques de pré-entraînement, de fine-tuning et d'optimisation de modèles.
Vous êtes à l'aise avec Python et les principaux frameworks de Deep Learning (Py Torch, Tensor Flow…).
Vous aimez expérimenter, analyser les performances des modèles et proposer des améliorations.
Curieux(se), rigoureux(se) et force de proposition, vous appréciez évoluer dans un environnement de R&D et d'innovation.
Pourquoi nous rejoindre ?Un terrain de jeu pour progresser : Formations, certifications, coaching technique, communautés d’expertise (Java, Cloud, Dev Ops, Data…) et participation à des projets innovants (IA, architectures Cloud, automatisation…).
Un cadre de travail motivant : Projets variés et à forte valeur ajoutée, événements internes réguliers, afterworks et ateliers tech et salon (Devops REX, Devoxx et Paris JUG…).
Un engagement RSE : Ecovadis Gold, Signataire de la charte pour la diversité, du Pacte des Nations Unies et mise en place du Mécénat de compétences Votre futur process de recrutement : Entretien RH avec une de nos chargées de recrutement Test technique (test Kata interne ou un échange avec un de nos expert)Entretien final avec un de nos managers Chez Astrelya, nous construisons des solutions innovantes… mais surtout, nous construisons des parcours humains.
Prêt(e) à rejoindre l’aventure ?Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. #J-18808-Ljbffr
Ingénieur.e LLM Arbeitgeber: Astrelya
ASTRELYA est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et innovant pour les professionnels du Software Asset Management. Avec des projets stimulants et des opportunités de formation continue, nous favorisons la croissance personnelle et professionnelle de nos employés. Rejoignez-nous à un moment où la transformation digitale est au cœur de notre mission, et bénéficiez d'une culture de travail collaborative et axée sur l'excellence.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Ingénieur.e LLM erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Astrelya zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Ingénieur.e LLM mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Ingénieur.e LLM bei Astrelya gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Astrelya vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Astrelya entscheidend sein!