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Emploi

Research Engineer, Machine Learning (Reinforcement Learning)

Anthropic

Ce poste de recherche en ingénierie combine des responsabilités en recherche et en développement dans le domaine de l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning). Le rôle implique de collaborer avec des chercheurs et ingénieurs pour améliorer les capacités et la sécurité des grands modèles de langage. Les missions incluent l'architecture et l'optimisation d'infrastructures d'apprentissage par renforcement, la conception de nouveaux environnements et méthodologies d'entraînement, ainsi que l'amélioration des performances des systèmes distribués. Le poste s'adresse à des profils capables de concilier exploration scientifique et implémentation technique, avec un accent sur la qualité du code, les tests et la performance. Les projets représentatifs incluent le développement de modèles 'agentiques' pour des tâches ouvertes comme l'utilisation d'ordinateurs ou la génération autonome de logiciels, ainsi que l'amélioration des capacités de raisonnement dans des domaines comme les mathématiques.

Conditions d'éligibilité

Maîtrise de Python et de la programmation asynchrone/concurrente avec des frameworks comme Trio Expérience avec des frameworks de machine learning (PyTorch, TensorFlow, JAX) Expérience en recherche industrielle en machine learning Capacité à équilibrer exploration scientifique et implémentation technique Intérêt pour la programmation en binôme (pair programming) Sensibilité à la qualité du code, aux tests et à la performance Compétences solides en conception de systèmes et en communication Passion pour l'impact potentiel de l'IA et engagement envers le développement de systèmes sûrs et bénéfiques Diplôme de niveau licence ou équivalent (formation, expérience professionnelle) Domaine d'études pertinent pour le poste (via cours, formation ou expérience professionnelle) Disponibilité pour travailler en présentiel dans les bureaux au moins 25 % du temps Ouverture à la relocalisation si nécessaire

Pièces à fournir

  • CV
  • Lettre de motivation
  • Profil LinkedIn ou CV

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