Senior ai lead

Aperçu du poste

Nous recherchons unSenior AI Lead avec une expertise approfondie en Deep Learning, Foundation Models, et Agentic AI systems pour piloter notre prochaine génération d'applications intelligentes. Vous dirigerez une équipe performante de data scientists et d'ingénieurs ML dans le développement d'un produit SaaS piloté par l'IA pour le secteur de la santé.

Ce poste requiert un équilibre entre leadership technique pratique, supervision architecturale et vision stratégique afin de traduire la recherche de pointe en matière d'IA en solutions au niveau de la production qui apportent une valeur ajoutée à l'entreprise.


Principales responsabilités

* Leadership technique : Diriger la conception et le développement de modèles d'apprentissage profond et d'architectures d'IA basées sur des agents pour la plateforme de données sur les demandes de remboursement des soins de santé de Qantev.
* Recherche et développement : Restez à la pointe des progrès de l'IA dans des domaines tels que les modèles basés sur les transformateurs, l'apprentissage par renforcement, les systèmes multi-agents et l'utilisation d'outils basés sur le LLM.
* Développement de l'IA agentique : Concevoir et déployer des agents d'intelligence artificielle dotés de capacités telles que la mémoire à long terme, la planification, le raisonnement et l'utilisation d'outils autonomes.
* Gestion d'équipe : Encadrer une équipe de scientifiques en IA et d'ingénieurs en ML, en favorisant un environnement d'innovation et de collaboration.
* Intégration des produits : Travailler de manière transversale avec les équipes produit, ingénierie et UX pour faire passer les solutions d'IA du stade de prototype à celui de produit évolutif.
* Évaluation et mesures : Établir des points de référence, des tests A/B et des mesures d'interprétabilité pour la performance du modèle et le comportement de l'agent.
* Éthique et sécurité : Se faire le champion des pratiques responsables en matière d'intelligence artificielle, y compris la transparence du modèle, l'équité et le respect des politiques et pratiques en matière de confidentialité et de sécurité.
* Maîtrise ou doctorat en informatique, en intelligence artificielle, en apprentissage automatique ou dans un domaine connexe.
* 6+ ans d'expérience dans le développement de l'IA/ML, avec une forte expérience dans l'apprentissage profond.
* Expertise dans la construction et le déploiement de modèles utilisant PyTorch, TensorFlow, ou JAX.
* Expérience des architectures de transformateurs, des modèles de diffusion (par exemple Gemini Diffusion) et de l'apprentissage par renforcement.
* Expérience confirmée des structures d'agents (par exemple, LangGraph, SmolAgent, Swarn).
* Expérience des LLMOps - (par exemple Langsmith, Langfuse)
* Solide compréhension des graphes de connaissances, des systèmes de planification, des modules de mémoire et de la génération augmentée par récupération (RAG).
* Expérience de la direction d'équipes de recherche en IA ou de ML appliquée.
* Solides compétences en ingénierie logicielle, y compris une expérience avec des pipelines de ML à grande échelle.

Préférable :

* Expérience dans le déploiement de solutions d'IA dans des environnements cloud (AWS, GCP, Azure).
* Familiarité avec les systèmes "human-in-the-loop", les environnements de simulation et les critères d'évaluation pour les agents autonomes.
* Expérience dans l'alignement du comportement agentique sur les contraintes de sécurité et d'interprétabilité.

Un atout à ne pas négliger :

* Familiarité avec les modèles de base à source ouverte (par exemple LLaMA, Mistral, Qwen, Gemma, Phi) et leur adaptation aux tâches de l'agent.
* Expérience dans l'InsurTech ou le secteur de la santé.

Compétences non techniques :

* Être proactif, avoir le sens du produit et être orienté vers l'entreprise.
* Vous avez de solides compétences en matière de leadership et de constitution d'équipes et une capacité avérée à inspirer, motiver et développer les data scientists et les ingénieurs ML.
* Excellentes compétences en matière de résolution de problèmes, d'analyse et de dépannage.
* Solides compétences en matière de communication écrite et orale, avec la capacité d'expliquer des concepts techniques complexes à des parties prenantes non techniques.
* Capacité à travailler dans un environnement dynamique et rapide, à gérer des priorités et des délais multiples.
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