Remote ML Retrieval Engineer & Scientist

Anakine.io

Paris

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EUR 70 000 - 110 000

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Prime de vacances
Prévoyance 100%
Remote flexible
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Résumé du poste

Anakine.io recherche un ingénieur ML spécialisé retrieval pour rejoindre une squad de 5 personnes. Poste en full remote possible ou à Paris.

Vous porterez le retrieval de bout en bout et travaillerez sur l’adaptation des modèles (embeddings, cross-encoders, rerankers) pour des données d’entreprise, avec des gains mesurables sur la qualité. Vous collaborerez avec l’équipe de recherche interne pour définir les besoins en modèles, mener des évaluations rigoureuses et accélérer l’intégration

Qualifications

  • Expérience professionnelle solide dans ML et retrieval.
  • Cycle de vie d'un modèle: sélection, architecture, fine-tuning, benchmark, déploiement en production.
  • Compréhension approfondie du retrieval — lexical, sémantique et hybride.
  • Connaissance des architectures Transformer et entraînement des modèles.

Responsabilités

  • Porter le retrieval de bout en bout avec optimisation.
  • Sélectionner et adapter les modèles pour chaque tâche.
  • Diagnostiquer les problèmes de qualité et proposer des plans d'action.
  • Évaluer et produire des preuves via de nouveaux jeux de données et métriques.
  • Collaborer avec l’équipe R&D et intégrer rapidement les résultats dans le produit.
  • Expliquer les choix techniques à des non spécialistes et à l'équipe produit.

Connaissances

Retrieval
Python
PyTorch
vLLM
Embeddings
Cross-encoders
Rerankers
Multilingual
Benchmarking
Deployment

Outils

vLLM
OCR
Quantization
Document Parsing

Description du poste

Anakine.io recherche un ingénieur ML spécialisé retrieval pour rejoindre une squad de 5 personnes. Poste en full remote possible ou à Paris.

Vous porterez le retrieval de bout en bout et travaillerez sur l’adaptation des modèles (embeddings, cross-encoders, rerankers) pour des données d’entreprise, avec des gains mesurables sur la qualité. Vous collaborerez avec l’équipe de recherche interne pour définir les besoins en modèles, mener des évaluations rigoureuses et accélérer l’intégration

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