À propos de Sandflow

Sandflow développe des modèles d’IA pour la création et la modification d’objets 3D. Nous développons des modèles de langage appliqués à la géométrie, pour produire des objets structurés et éditables adaptés aux workflows des artistes et des industriels.

Vous rejoignez une petite équipe R&D, en lien direct avec le CTO et des spécialistes de la production 3D.

Le poste

Vous travaillez sur les données et l’entraînement : ouvrir de nouvelles sources, concevoir les expériences et entraîner les modèles. Le poste associe recherche appliquée et ingénierie. Vous prenez la responsabilité d’un chantier, de sa formulation à un résultat mesuré, reproductible et exploitable.

CDI à Lyon, dès que possible.

• Développer les données d’entraînement : nouvelles sources, génération et transformation, filtrage et évaluation de la qualité.

• Entraîner et adapter des LLM et des modèles multimodaux : préparation des jeux de données, fine-tuning, entraînement distribué, suivi et analyse des résultats.

• Améliorer l’efficacité des runs : mémoire, débit, stabilité, utilisation des GPU et reprise des entraînements.

• Construire les évaluations : baselines, ablations et mesure de l’effet des données et de l’entraînement sur les capacités 3D.

• Contribuer au post-training, notamment au SFT ou au RL, selon votre expertise et les besoins.

• Produire un outillage réutilisable, du code maintenable et des expériences documentées.

• Agir directement sur les données, l’entraînement et l’évaluation des modèles.

• Mener un chantier avec de l’autonomie et un lien direct avec le CTO.

• Confronter les résultats aux besoins réels de spécialistes de la production 3D.

• Contribuer aux choix techniques d’une petite équipe R&D.

Nous recherchons une expérience confirmée en machine learning et une expertise approfondie en données 3D et/ou en entraînement et adaptation de LLM.

Le socle indispensable

La compréhension du fonctionnement d’un LLM ET la maîtrise des bases de la 3D sont deux prérequis non négociables.

• LLM : comprendre les transformers, la tokenisation, l’apprentissage autorégressif, le fine-tuning et l’inférence.

• 3D : maîtriser les bases des maillages et nuages de points, des repères et transformations, des représentations géométriques et du rendu ; savoir manipuler des données 3D et reconnaître leurs défauts.

• Python et PyTorch : écrire, comprendre et déboguer du code d’entraînement.

• Rigueur expérimentale : construire une baseline, choisir les métriques, isoler les variables et expliciter les limites des résultats.

• Autonomie et partage : mener un chantier, documenter les décisions et échanger avec l’équipe.

Une expertise approfondie sur un ou plusieurs axes

• Data 3D : acquisition, génération synthétique, transformation, curation et contrôle qualité.

• LLM et multimodal : données, fine-tuning, évaluation et optimisation.

Des plus, sans être des prérequis

• Entraînement de grands modèles sur plusieurs GPU ou plusieurs nœuds.

• Post-training : SFT, RL et conception de récompenses.

• Recherche appliquée, publications ou contributions open source.

Vos réalisations, votre contribution personnelle et les résultats obtenus priment.

Pour candidater, envoyez votre CV et un exemple de travail que vous avez porté : entraînement, dataset, code, publication ou projet 3D. Présentez le problème, votre contribution personnelle, les résultats obtenus et leurs limites.