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Senior Applied Scientist, NLP/Search

CDI
Paris
Salaire : Non spécifié
Début : 31 août 2023
Télétravail fréquent
Expérience : > 5 ans

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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Au sein de l’équipe projet dédiée à la compréhension de la recherche utilisateur via machine learning, vous devrez concevoir, entraîner et délivrer des modèles de machine learning dans les domaines suivants : identification d’entités nommées (entity linking) avec peu de contexte, prédiction de performance des requêtes, classification des requêtes en thématiques et intentions de recherche.

Vous contribuerez à :

  • Créer des modèles de Machine Learning depuis leur conception théorique jusqu’à leur mise en production et leur maintenance

  • Réaliser des preuves de concept, lire et implémenter des articles de recherche, mener des expériences montrant la validité de vos approches, communiquer vos résultats de manière pédagogique à des experts comme à des personnes extérieures au domaine

  • Livrer des implémentations en production de qualité, répondant aux contraintes de rapidité, de qualité, et de scalabilité d’un moteur de recherche Web généraliste


Profil recherché

Hard skills souhaitées :

  • Expérience de 5 ans dans le développement et la mise en production de modèles de Machine Learning dédiés au traitement du langage naturel et/ou d’approche de recherche d’information ou recommandation

  • Connaissances des problématiques et des contraintes de recherche d’information (search)

  • Expérience approfondie des principaux frameworks de machine learning (torch, scikit-learn)

  • Connaissances des bonnes pratiques de développement : versioning, tests, code reviews, CI/CD etc.

Hard skills bonus :

  • Familier avec des systèmes de calcul distribué, type Spark

  • Un doctorat en Machine Learning, NLP, Information Retrieval

  • Compétences en déploiement d’applications conteneurisées (Docker / Kubernetes / Argo Workflow)

Soft skills :

  • Coopération, la collaboration et la coordination

  • Capacité à donner et recevoir du feedback

  • Approche proactive de la résolution des problèmes

  • Capacité à bien communiquer

  • Hiérarchisation et priorisation

  • Esprit d’éthique

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