AI Research Engineer — Next-Gen Agents & Multimodal

Michael Page; Boulogne-Billancourt; Sur place; EUR 90 000 - 110 000; Plein temps

Résumé du poste

Michael Page recherche un AI Research Engineer pour concevoir et évaluer des systèmes d'IA avancés reposant sur les LLM, les modèles multimodaux et les architectures multi-agents. Vous contribuerez à des environnements d'évaluation et à des prototypes rapides.

Le candidat idéal maîtrise Python, ML et DL, avec expérience PyTorch et anglais professionnel, et doit savoir conduire des expérimentations scientifiques dans un contexte ambitieux.

Qualifications

• Diplôme de niveau Master ou PhD en informatique, IA ou domaine connexe.
• Excellente maîtrise de Python.
• Solides connaissances en Machine Learning, Deep Learning et LLM.
• Expérience avec PyTorch ou framework équivalent.
• Capacité à concevoir et conduire des expérimentations scientifiques.
• Excellentes compétences en debugging et résolution de problèmes complexes.
• Expérience dans le développement de systèmes IA à grande échelle.
• Très bon niveau d'anglais professionnel.

Responsabilités

• Concevoir des agents IA capables de raisonner, planifier et utiliser des outils.
• Développer des solutions intégrant retrieval, mémoire, computerUse et code execution.
• Construire des benchmarks et des environnements d'évaluation robustes.
• Réaliser des expérimentations et analyser les performances des systèmes.
• Transformer rapidement des concepts de recherche en prototypes fonctionnels.
• Optimiser la fiabilité, la latence et les coûts d'exploitation.
• Collaborer avec des chercheurs et ingénieurs sur des projets stratégiques d'IA de nouvelle génération.

Connaissances

Python

Machine Learning

Deep Learning

LLM

PyTorch

Debugging

Formation

Master

PhD

Outils

PyTorch

Description du poste

Michael Page recherche un AI Research Engineer pour concevoir et évaluer des systèmes d'IA avancés reposant sur les LLM, les modèles multimodaux et les architectures multi-agents. Vous contribuerez à des environnements d'évaluation et à des prototypes rapides.

Le candidat idéal maîtrise Python, ML et DL, avec expérience PyTorch et anglais professionnel, et doit savoir conduire des expérimentations scientifiques dans un contexte ambitieux.