Poste : A.I Trainer (LLM & Generative AI Specialist)
Entreprise : Odixcity Consulting
Lieu : Remote (Worldwide)
Résumé du poste : Nous recherchons un AI Trainer détailliste et analytique pour soutenir le développement et l'amélioration des systèmes d'intelligence artificielle. L'AI Trainer sera responsable de la formation, de l'évaluation et du perfectionnement des modèles d'apprentissage automatique en fournissant une annotation de données de haute qualité, des retours d'expérience et une analyse des performances.
Responsabilités :
Architecturer et gérer des workflows de formation de bout en bout, y compris le supervised fine-tuning (SFT), le Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) et les exercices de red-teaming. Développer des modèles de prompts complexes et des scénarios de test pour évaluer les performances du modèle dans divers domaines (codage, écriture créative, raisonnement, tâches multilingues). Définir et maintenir des rubriques pour la qualité des sorties du modèle. Effectuer une analyse approfondie des échecs du modèle et des cas limites pour identifier les causes profondes des biais, des hallucinations ou des erreurs logiques. Créer des "golden datasets" de haute qualité qui établissent la norme pour le comportement du modèle dans votre domaine d'expertise. Guider et examiner le travail des formateurs juniors et des annotateurs de données, en garantissant la cohérence et des normes élevées au sein de l'équipe mondiale. Tenir une documentation détaillée des méthodologies de formation, des comportements du modèle et des améliorations itératives pour les parties prenantes internes et les équipes de recherche. Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs en apprentissage automatique et les chefs de produit pour traduire les objectifs de recherche technique en tâches de formation exploitables pour les annotateurs humains. Identifier les obstacles dans le workflow de formation et proposer des améliorations aux plateformes ou outils internes utilisés pour l'annotation des données et l'évaluation des modèles. Concevoir et mettre en œuvre des stratégies pour générer des données synthétiques de haute qualité afin d'enrichir les ensembles de données d'entraînement et d'améliorer la robustesse du modèle dans des scénarios de niche.
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Minimum de 2 ans d'expérience dans un domaine pertinent (par exemple, génie logiciel, informatique). Capacité avérée à disséquer des problèmes complexes, identifier des modèles dans les données et articuler des concepts abstraits clairement. Une familiarité avec Python, JSON ou les API est un plus. Une volonté d'apprendre les outils internes et de comprendre les concepts de base de l'apprentissage automatique est requise. À l'aise pour lire des articles techniques ou de la documentation afin de comprendre comment les modèles sont censés se comporter et rester à jour sur les dernières recherches en sécurité de l'IA. Expérience dans l'utilisation de l'analyse de données ou de métriques pour justifier les décisions de formation et mesurer le succès d'interventions spécifiques sur les performances du modèle. Capacité à gérer plusieurs projets simultanément, à prioriser efficacement les tâches dans un environnement en évolution rapide et à respecter des délais serrés. Volonté de passer d'un sujet à l'autre entre des tâches hautement techniques (par exemple, classement de code) et des tâches créatives (par exemple, écriture de fiction) au fur et à mesure que les besoins du projet évoluent.
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