Golem.ai

Golem.ai

Intelligence artificielle / Machine Learning

Paris

Technologies et outils

    Backend

    • Symfony
      Symfony
      100%
    • PHP
      PHP
      100%
    • PostgreSQL
      PostgreSQL
      75%
    • Go
      Go
      40%
    • Redis
      Redis
      25%
    • MySQL
      MySQL
      25%
    • RabbitMQ
      RabbitMQ
      20%
    • Python
      Python
      20%

    Frontend

    • Vue.js
      Vue.js
      100%
    • TypeScript
      TypeScript
      100%
    • JavaScript
      JavaScript
      100%

    Devops

    • Helm
      Helm
      100%
    • Docker
      Docker
      100%
    • Kubernetes
      Kubernetes
      80%
    • Docker Swarm
      Docker Swarm
      20%

L'IA ⚙️

Nous éditons notre propre IA mais nous vivons également la révolution de l'IA au plus près, dans notre outillage, notre quotidien, notre veille.

Projets et défis techniques

Une IA explicable

Une IA explicable

Face à l’émergence des LLM, la technologie de Golem.ai a fait le pari de l’explicabilité. Notre pipeline NLU allie des algorithmes propriétaires avec de l’intelligence humaine, de la tokenization au chunking. Golem.ai fait également le choix d’utiliser des heuristiques pour contourner certains grands problèmes du NLU, avec par exemple une syntaxe réduite à l’essentiel.

Notre maîtrise de chaque étape permet de proposer une technologie accessible à tous, sans prérequis concernant l’IA, tout en restant compétitif sur les tâches standard du NLU: classification (multiclasse et multilabel), extraction d’information, NER, etc.

L’innovation chez Golem.ai

L'une des grandes ambitions de Golem.ai est de ne pas rentrer dans la course aux armements proposée par le deep learning, tout en restant sur le premier plan technologique. Cela implique des chantiers d'innovations cruciaux, que ce soit sur sur des mécanismes d'hybridation, l'exploration des dernières avancées dans le domaine du NLU ou bien encore l'adaptation d'anciens paradigmes ML revisités.

Produit par nature hybride dans son utilisation d'un OCR couplé à un moteur de NLU symbolique, Golem.ai creuse particulièrement dans ses chantiers d'innovation la question de comment utiliser de manière explicable les représentations sémantiques fournies par le machine learning (feature extraction).

L’innovation chez Golem.ai

Processus de recrutement

  1. Un appel de 30 à 45 min avec un responsable technique (CTO)

  2. Un test chez soi sur un cas pratique rencontré en production par les équipes

  3. Un entretien technique avec les staff engineers (commentaire de pull request)

  4. Un entretien avec la RH