Brésil
Bunge
Turing
Ingénieur de recherche, Données de pointe
Brésil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonJavaSQLC++RustGo
Traduction automatique. Consultez l’original.
À PROPOS DE TURING
La mission de Turing est d'accélérer la superintelligence pour favoriser un réel progrès économique. Basée à San Francisco, Turing collabore avec des laboratoires d'IA de pointe pour générer des jeux de données de haute qualité, des environnements d'apprentissage par renforcement et des benchmarks de recherche avancés qui améliorent les capacités des modèles en ingénierie logicielle, en gestion des connaissances en entreprise et en raisonnement scientifique complexe (STEM). En ingénierie logicielle, Turing est le fournisseur de données le plus important et le plus ancien du secteur. Turing travaille également avec des entreprises du classement Fortune 500 dans les domaines des services financiers, des sciences de la vie, de la santé, de la vente au détail, de l'automobile et des produits de grande consommation pour concevoir et déployer des systèmes d'IA agentiques de bout en bout au sein de flux de travail critiques. En opérant sur les deux fronts, Turing boucle la boucle entre la recherche fondamentale et le déploiement en entreprise, transformant les signaux de déploiement réels en meilleures données, évaluations et modèles plus performants. Apprenez-en davantage sur turing.com turing.com/.
VALEURS
*Il s'agit d'un poste en télétravail pouvant être exercé depuis n'importe où au Brésil ou en Colombie.*
- Le client d'abord : Nous plaçons nos clients au centre de tout ce que nous faisons, car leur succès est la mesure ultime de notre valeur.
- Nous travaillons à la vitesse d'une start-up : Nous avançons vite, restons agiles et privilégions l'action car l'élan est le fondement de la perfection.
- Nous sommes tournés vers l'IA : Nous aidons nos clients à construire l'avenir de l'IA et l'implémentons dans nos propres rôles et flux de travail pour amplifier la productivité.
Turing est fier d'être un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous ne pratiquons aucune discrimination fondée sur la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe, l'identité de genre, l'orientation sexuelle, l'âge, le statut matrimonial, le handicap, le statut d'ancien combattant ou toute autre caractéristique légalement protégée. Chez Turing, nous nous engageons à bâtir un lieu de travail diversifié, inclusif et authentique, et nous célébrons l'authenticité. Si ce poste vous enthousiasme mais que votre expérience passée ne correspond pas parfaitement à chaque qualification de la description, nous vous encourageons à postuler quand même. Vous pourriez être le candidat idéal pour ce rôle ou pour d'autres.
Pour les candidats de l'Union européenne, veuillez consulter l'avis RGPD de Turing ici turing.com/policy.
LE POSTE
Nous recherchons un ingénieur de recherche pour contribuer à la création de jeux de données de qualité supérieure, d'environnements d'apprentissage par renforcement (RL) et d'évaluations visant à améliorer les modèles de pointe pour un client laboratoire d'IA. Vous travaillerez directement avec les chercheurs et ingénieurs du client, transformant les demandes entrantes et les objectifs post-entraînement en propositions techniques concrètes et en spécifications de données/environnements, puis vous assurerez l'exécution technique : construire les systèmes de qualité et de vérification garantissant que nos livrables répondent à des normes extrêmement élevées en matière d'exactitude, de réalisme, de diversité, de difficulté et de gain de performance mesurable du modèle.
La majeure partie de ce travail est sur mesure, conçue pour répondre aux besoins évolutifs d'un client. Vous resterez généralement rattaché à un seul laboratoire de recherche de pointe afin de développer une réelle compréhension du contexte et une relation de travail solide avec leur équipe, tout en conservant la flexibilité de soutenir d'autres comptes si nécessaire. Étant donné que le travail sur mesure est évalué à la fois sur les délais d'exécution et sur la qualité, les deux aspects sont ici d'une importance égale.
Ce rôle est conçu pour des candidats ayant de l'expérience dans la construction et l'amélioration de systèmes de deep learning , en particulier lorsque les résultats dépendent fortement de la qualité des données, de la curation, du débruitage, de la génération de données synthétiques et d'une évaluation rigoureuse. Vous interviendrez dans un ou plusieurs des domaines de compétence suivants :
- Agents de codage et d'ingénierie logicielle (dépôts, tests unitaires, débogage, utilisation d'outils, revues de code, flux de travail à long terme)
- Environnements RL et entraînement basé sur des vérificateurs (tâches, récompenses/vérificateurs, trajectoires, harnais d'évaluation)
- Données multimodales et raisonnement (texte + images + documents + tableaux/graphiques ; audio/vidéo en option)
- Raisonnement STEM (mathématiques, physique, chimie, biologie, ingénierie – vérification de solutions et analyse d'erreurs)
- IA incarnée moderne / agents pilotés par VLM (modèles vision-langage(-action), suites de tâches incarnées, abstractions d'outils/capteurs/actions, données d'interaction à long terme)
VOS MISSIONS
1) ASSURER LA QUALITÉ DES DONNÉES ET DES ENVIRONNEMENTS DU POINT DE VUE D'UN CHERCHEUR EN IA
- Répondre aux demandes entrantes du client et traduire des objectifs de recherche ambigus et évolutifs en une proposition technique et des exigences de données claires : compétences cibles, modes de défaillance, calibrage de la difficulté, couverture et métriques de succès.
- Fournir l'évaluation de la faisabilité technique, les hypothèses, les critères d'acceptation et les exigences d'évaluation nécessaires pour définir le contrat ou l'énoncé des travaux.
- Définir ce qui constitue un résultat « de qualité » en créant des rubriques détaillées, des contre-exemples et des cas limites (ce qu'il faut inclure ou exclure).
- Effectuer des audits approfondis et détaillés des données produites : repérer les erreurs subtiles, les opportunités de piratage de récompense, les fuites, l'ambiguïté, les hypothèses incohérentes et les dérives de distribution.
- Piloter des améliorations itératives basées sur des preuves : regrouper les échecs (par exemple, par similarité sémantique) pour identifier la lacune sous-jacente, puis les transformer en instructions concrètes pour l'équipe de production — meilleurs exemples few-shot, contre-exemples explicites, conseils plus clairs sur les causes des rejets.
2) CONCEVOIR ET CONSTRUIRE DES JEUX DE DONNÉES ET DES ENVIRONNEMENTS RL POUR VOS DOMAINES DE COMPÉTENCE
Contribuer ou diriger la conception de :
- Suites de tâches (flux de travail en une étape et à long terme)
- Signaux de vérité terrain (vérificateurs, tests unitaires, contrôles structurés, fonctions de récompense, validateurs automatiques)
- Interfaces d'environnement (APIs, schémas d'outils, abstractions d'état, schémas de base de données, dynamiques de type simulateur)
Selon vos domaines de compétence, vous pourriez vous concentrer sur :
- Agents de codage / SWE : données reflétant le travail de développement réel (navigation dans le code source, localisation de bugs, correctifs, tests, revues de code, contraintes de type CI, refactorisation, correctifs de sécurité).
- Multimodalité : tâches testant un véritable raisonnement multimodal (lecture de graphiques, questions-réponses sur documents, compréhension d'interface utilisateur, raisonnement STEM basé sur des diagrammes, tâches avec OCR).
- STEM : tâches avec des solutions vérifiables (contrôles symboliques, solveurs de référence, validation numérique, cohérence des étapes, vérification des unités).
- IA incarnée moderne / agents pilotés par VLM : données d'interaction et environnements pour les modèles vision-langage(-action).
3) CONSTRUIRE DES SYSTÈMES ROBUSTES DE VALIDATION, DE DÉBRUITAGE ET DE DONNÉES SYNTHÉTIQUES
- Construire des systèmes de vérification spécifiques au projet combinant des contrôles déterministes, des évaluateurs basés sur des modèles calibrés par rapport à des ensembles de référence (gold sets) et une revue humaine ciblée.
- Mettre en œuvre une validation et un filtrage automatisés pour atteindre un rapport signal/bruit de pointe : déduplication, décontamination, vérification des fuites, contrôles de cohérence, contrôles de difficulté et de diversité.
- Développer des pipelines de génération et d'augmentation de données synthétiques le cas échéant : générateurs de tâches programmatiques, perturbations contrôlées, modélisation de scénarios, déploiements pilotés par simulateur/outil.
- Créer de la documentation et des fiches de données : intention du jeu de données, limites connues, utilisation recommandée et lien avec l'évaluation.
4) UTILISER DES ÉVALUATIONS ET DES CYCLES D'ENTRAÎNEMENT POUR PROUVER L'IMPACT
- Concevoir et exécuter des évaluations qui reflètent l'utilisation prévue par le client.
- Produire des analyses reliant les données aux résultats : comparaisons avant/après, décomposition des erreurs, ablations identifiant quels attributs de données génèrent des gains.
- Si nécessaire, exécuter des réglages fins (fine-tuning) en interne ou des expériences de type RL (ou collaborer avec la recherche) pour démontrer que les données/l'environnement améliorent le comportement du modèle de manière mesurable.
5) COLLABORER EFFICACEMENT AVEC DE GRANDES ÉQUIPES DE PRODUCTION SANS ÊTRE SURCHARGÉ PAR L'OPÉRATIONNEL
- Donner une orientation technique au réseau d'experts distribué produisant les données, en fournissant des spécifications claires, des exemples, des cas limites et des boucles de rétroaction rapides basées sur des audits et des signaux quantitatifs.
- Vous êtes responsable de la traduction technique, des critères d'acceptation, de la conception des évaluateurs et vérificateurs, du diagnostic de qualité et de la recommandation de mise en production technique. Le responsable de projet stratégique (SPL) est responsable de l'exécution de la production, de la dotation en personnel, du débit, du coût du projet et de la récupération.
- Vous devrez être très impliqué dans la revue et l'amélioration des résultats issus de grands efforts d'annotation/création, mais vous ne serez pas principalement responsable du recrutement, de la dotation ou des opérations RH — cela relève du SPL.
- Communiquer directement avec le client sur les conclusions techniques, les risques de qualité et les options de récupération. Aligner les changements de périmètre, de calendrier ou d'engagements externes avec les responsables de compte et de livraison.
PROFIL RECHERCHÉ
- 4 à 5 ans d'expérience dans la construction ou l'amélioration de systèmes de deep learning où la qualité des données était matériellement importante (entraînement, post-entraînement, évaluations ou systèmes agentiques).
- Forte intuition pour les « ingrédients de données » qui favorisent les améliorations des modèles : quoi collecter, quoi filtrer, quoi synthétiser et comment mesurer.
- Capacité à communiquer clairement avec les chercheurs et les ingénieurs : transformer les objectifs de recherche en spécifications concrètes et transformer des résultats complexes en informations exploitables.
- À l'aise pour être le point de contact technique direct d'un client, y compris pour expliquer les revers ou les compromis lorsque les choses ne se passent pas comme prévu.
- Capacité démontrée à être extrêmement soucieux du détail dans le diagnostic des problèmes subtils de qualité des données et des modes de défaillance.
- Solide capacité de programmation avec une volonté de livrer : maîtrise de Python requise ; aisance avec SQL / flux de travail de données structurées fortement souhaitée ; pour le travail axé sur le codage, la maîtrise d'un langage majeur (par exemple, C++, Java, Go, Rust, JS/TS) est un plus.
- Aisance dans la conception de systèmes de qualité : rubriques, scripts de validation, ensembles de référence, stratégies d'échantillonnage, contrôles statistiques, évaluation par tranches, boucles de revue humaine basées sur des critères mesurables.
- Une expérience directe avec un laboratoire d'IA de pointe n'est pas requise et est peu commune sur le marché LATAM — ce qui compte le plus, c'est la profondeur de l'ingénierie pratique et la capacité à opérer dans l'ambiguïté.
Atouts majeurs
- Expérience en RL ou post-entraînement (l'un des éléments suivants : RLHF/RLAIF, entraînement de vérificateurs, modélisation de récompense, réglage fin RL, conception d'environnement).
- Expérience avec l'évaluation agentique (utilisation d'outils, flux de travail en plusieurs étapes, tâches à long terme, analyse de trajectoire).
- Expertise multimodale (compréhension de documents, graphiques, diagrammes, OCR, interface utilisateur/ancrage visuel ; audio/vidéo en option).
- Expertise STEM (mathématiques/physique/ingénierie) avec un souci de vérifiabilité et de rigueur.
- Expérience avec l'IA incarnée moderne / agents pilotés par VLM (modèles vision-langage(-action), jeux de données d'interaction, évaluations incarnées, ancrage à long terme, interfaces outils/capteurs/actions).
- Pensée systémique : capacité à « simuler » le schéma de données/API d'une application et à concevoir des tâches qui reflètent de manière réaliste les contraintes et les flux de travail du monde réel.
POURQUOI TURING
- Travaillez directement avec un laboratoire d'IA de pointe, à la pointe de la conception d'environnements de post-entraînement et de RL, intégré dans une véritable relation de recherche plutôt que sur une série de tâches anonymes.
- Impact réel (chemin vers l'AGI) : vos jeux de données et environnements influenceront directement la trajectoire vers l'Intelligence Artificielle Générale et, à terme, la Superintelligence.
- Grande autonomie et itération rapide, avec un responsable de projet stratégique gérant la mise à l'échelle et les ressources afin que vous puissiez rester concentré sur l'approche technique et le niveau de qualité.
- Équipe dense en talents, où vous trouverez une itération rapide et une courbe d'apprentissage exceptionnelle.
AVANTAGES DE REJOINDRE TURING
- Travaillez à la frontière de l'IA, en aidant les principaux laboratoires d'IA mondiaux à améliorer leurs modèles les plus avancés en construisant des jeux de données experts, des environnements RL et des benchmarks inédits.
- Contribuez à la recherche de pointe en IA et présentez vos travaux lors de conférences majeures telles que ICLR, ICML et NeurIPS.
- Apportez l'innovation de l'IA de pointe aux entreprises, en appliquant les leçons apprises auprès des principaux laboratoires d'IA pour résoudre des défis commerciaux réels.
- Collaborez et apprenez auprès de collègues exceptionnels ayant une expérience approfondie de l'IA chez Google, Meta, Amazon et d'autres entreprises technologiques de premier plan.
- Évoluez au rythme de l'innovation en IA, avec la vitesse, l'appropriation et l'impact d'une start-up.
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