Orbis

Ingénieur de recherche, IA (Débutant)

PythonDocker
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Présentation de l'entreprise

Orbis est une entreprise technologique qui fournit des capacités de renseignement et de décision souveraines au gouvernement des États-Unis et à ses alliés. Nous transformons des informations complexes et des systèmes opérationnels en résultats décisifs, offrant aux institutions publiques et aux entreprises critiques les outils nécessaires pour agir plus rapidement, voir plus clair et prendre l'initiative dans un monde de plus en plus contesté.

Nous ne sommes ni un cabinet de conseil, ni un intégrateur de systèmes. Chaque équipe Orbis est composée de praticiens ayant opéré sur le terrain, et chaque mission est jugée sur un seul critère : la production de capacités opérationnelles concrètes, et non de présentations PowerPoint. Des solutions forgées par l'expérience ; c'est ainsi que nous construisons et c'est ainsi que nous recrutons.

Résumé du poste

Vous soutiendrez la recherche appliquée dans les domaines d'expertise IA de Orbis — IA agentique, représentation des connaissances, ontologies dynamiques, analyse autonome et analytique haute performance — en travaillant aux côtés d'ingénieurs de recherche seniors sur des problématiques ayant un impact réel sur nos produits. Vous reproduirez des bases de référence, construirez des jeux de données et des outils d'évaluation, mènerez des expériences et documenterez les résultats obtenus. Ce rôle a pour but d'intégrer des ingénieurs en début de carrière dans la recherche appliquée en IA et de les faire évoluer vers la responsabilité d'un domaine de recherche.

Localisations Orbis

Déplacements : Occasionnels, jusqu'à 10%, pour des conférences, des formations et la collaboration en équipe.

Orbis s'adapte aux besoins de la mission. Selon le rôle, cela peut signifier cinq jours par semaine sur le site du client, à temps plein dans l'un de nos bureaux, un emploi du temps hybride ou du télétravail complet ; notre équipe est répartie dans 25 États et quatre pays. Nous nous assurons que chaque membre de l'équipe dispose des outils et de l'accès nécessaires pour effectuer son travail, quel que soit l'endroit où il se trouve.

Les déplacements sont fréquents pour de nombreux rôles chez Orbis, en particulier pour ceux qui soutiennent les missions des clients sur le terrain.

Orbis a son siège social à McLean, VA, avec des bureaux supplémentaires à Taipei, Taïwan, et Canberra, Australie.

Orbis est un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous nous engageons à fournir un environnement de travail exempt de discrimination et de harcèlement, et nous prenons nos décisions d'embauche en fonction du mérite, des qualifications et des besoins de l'entreprise. Orbis ne pratique aucune discrimination fondée sur la race, la couleur, la religion, le sexe, l'orientation sexuelle, l'identité ou l'expression de genre, l'origine nationale, l'âge, le handicap, le statut d'ancien combattant protégé, les informations génétiques ou tout autre statut protégé par la loi applicable.

Orbis se conforme à toutes les lois applicables en matière d'égalité des chances et de non-discrimination dans chaque juridiction où nous opérons. Des aménagements raisonnables sont disponibles pour les candidats et les employés en situation de handicap sur demande.

Responsabilités principales

  1. Reproduire des bases de référence et des méthodes publiées, et documenter précisément les points de divergence entre vos résultats et ceux rapportés.
  1. Construire et maintenir des jeux de données et des outils d'évaluation, y compris des cas couvrant les modes de défaillance connus.
  1. Mener des expériences conçues avec des ingénieurs de recherche seniors, en tenant des registres suffisamment complets pour permettre leur reproduction par autrui.
  1. Effectuer des analyses d'erreurs : caractériser ce que le système a mal interprété et pourquoi, et le rapporter sans en atténuer la portée.
  1. Implémenter des composants prototypes bien définis avec les directives de conception et la revue de code d'ingénieurs seniors.
  1. Synthétiser la littérature pertinente et les travaux open-source, et expliquer leur pertinence par rapport à la question traitée.
  1. Rédiger les résultats, y compris les résultats négatifs, et les présenter lors des revues de recherche de l'équipe.
  1. Effectuer des déplacements occasionnels, jusqu'à 10%, pour des conférences, des formations et la collaboration en équipe.

Qualifications requises

  1. 0-2 années d'expérience professionnelle
  1. Licence ou Master en informatique, Machine Learning, ou dans un domaine technique connexe, ou capacité démontrée équivalente
  1. Solides fondamentaux en programmation avec Python, avec du code que vous pouvez nous présenter et justifier
  1. Compréhension pratique des fondamentaux de machine learning et LLM — bases de l'évaluation, prompting, embeddings et recherche — acquise via des cours, des projets, des stages ou une expérience professionnelle
  1. Capacité à lire un article technique et à expliquer ses revendications, sa méthode d'évaluation et ses limites potentielles
  1. Honnêteté intellectuelle concernant les résultats, y compris ceux qui contredisent une hypothèse que vous souteniez
  1. Disponibilité pour des déplacements occasionnels, jusqu'à 10%

Exigences physiques

  1. Périodes prolongées en position assise à un bureau et travail sur ordinateur
  1. Participation à des réunions virtuelles et en personne
  1. Capacité à assister à des réunions planifiées et/ou à travailler dans des espaces classifiés pendant des périodes prolongées au sein des régions de travail spécifiées
  1. Déplacements : Occasionnels, jusqu'à 10%, pour des conférences, des formations et la collaboration en équipe.

Qualifications souhaitées

  1. Expérience de recherche issue d'une thèse, d'un laboratoire, d'un stage ou d'un projet open-source
  1. Expérience pratique de projets avec la génération augmentée par récupération (RAG), les frameworks d'agents ou le fine-tuning
  1. Exposition aux bases de données orientées graphes, aux ontologies ou à l'extraction d'informations
  1. Expérience avec des outils de suivi d'expériences et d'évaluation tels que des notebooks, la construction de jeux de données ou des pipelines de scoring
  1. Exposition aux environnements conteneurisés (Docker) et au calcul dans le cloud ou sur GPU
  1. Intérêt pour l'OSINT, le renseignement ou les flux de travail de recherche d'investigation

Avantages Orbis

Au-delà de l'opportunité de travailler aux côtés de praticiens ayant opéré sur le terrain, rejoindre Orbis signifie avoir une réelle responsabilité sur des résultats qui comptent ; la chance de construire une technologie qui donne au gouvernement des États-Unis et à ses alliés un avantage décisionnel authentique, et non un simple tableau de bord supplémentaire. De l'abondement compétitif pour la retraite à une politique de congés payés qui encourage de vraies périodes de repos, nous nous engageons à créer un environnement où notre équipe peut donner le meilleur d'elle-même tout en préservant un équilibre de vie.

Notre ensemble complet d'avantages sociaux est conçu pour répondre aux besoins diversifiés de nos employés et de leurs familles. Une liste complète des avantages est partagée avec les candidats après une première conversation avec notre équipe RH, afin que vous ayez une vision claire du soutien et des ressources à votre disposition en tant que membre de l'équipe Orbis.

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