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Bright Vision Technologies
Ingénieur de recherche en IA
À propos du poste
Ingénieur de recherche en IA – Télétravail
Il s'agit d'une opportunité fantastique de rejoindre une organisation établie et respectée, offrant un potentiel de croissance de carrière considérable.
Bright Vision Technologies est une société de conseil en technologie et de développement de logiciels qui fournit des solutions cloud, IA, données et d'entreprise à travers les États-Unis.
Bright Vision Technologies est un employeur garantissant l'égalité des chances.
Déclaration d'égalité des chances en matière d'emploi (EEO)
Bright Vision Technologies (BV Teck) s'engage à offrir l'égalité des chances en matière d'emploi (EEO) à tous les employés et candidats sans distinction de race, couleur, religion, sexe, orientation sexuelle, identité ou expression de genre, origine nationale, âge, informations génétiques, handicap, statut d'ancien combattant ou tout autre statut protégé défini par les lois fédérales, étatiques ou locales applicables. Cet engagement s'étend à tous les aspects de l'emploi, y compris le recrutement, l'embauche, la formation, la rémunération, la promotion, le transfert, les congés, le licenciement, les mises à pied et le rappel.
BV Teck interdit expressément toute forme de harcèlement ou de discrimination sur le lieu de travail. Toute interférence inappropriée avec la capacité des employés à exercer leurs fonctions peut entraîner des mesures disciplinaires pouvant aller jusqu'au licenciement.
Intitulé du poste : Ingénieur de recherche en IA
Lieu : 100% en télétravail (États-Unis)
Type de poste : Temps plein, direct W2
Fourchette salariale : $80,000–$100,000 par an
Expérience requise : 6+ années
Résumé du poste
Comment postuler
Prérequis
Parrainage : Les citoyens américains, les titulaires de carte verte, les titulaires d'EAD et les candidats au transfert H-1B sont encouragés à postuler. Nous ne sommes pas en mesure de parrainer de nouvelles demandes de visa H-1B pour ce poste.
Qualifications requises
- Master ou doctorat en informatique, Machine Learning, statistiques ou dans un domaine étroitement lié ; ou expérience appliquée équivalente.
- Six années ou plus d'expérience combinée en recherche et en ingénierie ML appliquée.
- Solide maîtrise de Python et des frameworks ML modernes tels que PyTorch ou JAX.
- Expérience pratique de l'entraînement, du réglage fin et de l'évaluation de modèles de deep learning à une échelle significative.
- Solides bases en mathématiques, statistiques et fondements théoriques du ML moderne.
- Expérience dans le passage de prototypes de recherche ML à la production avec une observabilité et des garanties appropriées.
- Connaissance de l'entraînement distribué, de l'entraînement en précision mixte et du matériel accélérateur.
- Solides compétences en communication écrite et orale, y compris la capacité d'expliquer clairement des méthodes complexes.
- Capacité démontrée à lire, évaluer et adapter des techniques issues de la littérature de recherche actuelle.
- Expérience avérée dans la livraison de projets d'IA appliquée à fort impact.
Nous recherchons un ingénieur de recherche en IA pour faire le pont entre la recherche appliquée de pointe et l'ingénierie de production, en concevant et en déployant des systèmes avancés de machine learning qui résolvent des problèmes commerciaux à fort impact. Le rôle allie rigueur scientifique et ingénierie logicielle pratique, nécessitant une compréhension approfondie des techniques modernes de ML et de deep learning, ainsi que la capacité de construire des pipelines de production robustes, évolutifs et bien instrumentés. Le candidat idéal se tient au courant de l'évolution rapide du paysage de la recherche en IA, sait évaluer de manière critique les nouvelles techniques pour leur applicabilité dans le monde réel et est à l'aise pour opérer sur l'ensemble du cycle de vie, du cadrage du problème et de l'expérimentation au déploiement et à l'amélioration continue.
Qualifications souhaitées
- Recherche publiée dans des conférences de premier plan en IA/ML.
- Expérience avec l'entraînement, le réglage fin ou l'évaluation de grands modèles de langage.
- Connaissance de la génération augmentée par récupération (RAG), des systèmes agents ou des architectures multimodales.
- Exposition aux pratiques d'IA responsable, d'évaluation de modèles et d'alignement.
- Expérience de contribution à des projets ML open-source.
