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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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Job Title: A. I Trainer (LLM & Generative AI Specialist)Location: Remote (Worldwide)Job Summary: We are seeking a detail-oriented and analytical AI Trainer to support the development and improvement of artificial intelligence systems. The AI Trainer will be responsible for training, evaluating, and refining machine learning models by providing high-quality data annotation, feedback, and performance analysis. Responsibilities Architect and manage end-to-end training workflows, including supervised fine-tuning (SFT), Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), and red-teaming exercises. Develop complex prompt templates and testing scenarios to evaluate model performance across various domains (coding, creative writing, reasoning, multilingual tasks). Define and maintain rubrics for model output quality. Conduct in-depth analysis of model failures and edge cases to identify root causes of bias, hallucination, or logical errors. Create high quality “golden datasets” that set the standard for model behavior in your area of expertise. Guide and review the work of junior trainers and data annotators, ensuring consistency and high standards across the global team. Maintain detailed documentation of training methodologies, model behaviors, and iterative improvements for internal stakeholders and research teams. Work closely with Machine Learning Engineers and Product Managers to translate technical research goals into actionable training tasks for human annotators. Identify barriers in the training workflow and propose improvements to the internal platforms or tools used for data annotation and model evaluation. Design and implement strategies for generating high-quality synthetic data to argument training datasets and improve model robustness in niche scenarios. Requirements Minimum of 2 years of experience in a relevant field (e. g., Software Engineering, Computer Science). Proven ability to dissect complex problems, identify patterns in data, and articulate abstract concepts clearly. Familiarity with Python, JSON, or APIs is a plus. A willingness to learn internal tooling and understand basic machine learning concepts is required. Comfortable reading technical papers or documentation to understand how models are expected to behave and staying updated on the latest A. I. safety research. Experience using data analysis or metrics to justify training decisions and measure the success of specific interventions on model performance. Ability to manage multiple concurrent projects, prioritize tasks effectively in a fast-paced environment, and meet tight deadlines. Willingness to shift focus between highly technical tasks (e. g., ranking code) and creative tasks (e. g., writing fiction) as project needs evolve.
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Call Center Trainer 🧠 Profil recherché As part of customer contractual requirements and compliance with Majorel internal procedures, the Trainer: Leads the initial training sessions Supports new releases as well as people identified in difficulty Ensures administrative control of training Designs training modules / qu
Call Center Trainer GRID ENERGIES 🧠 Profil recherché As part of customer contractual requirements and compliance with Majorel internal procedures, the Trainer: Leads the initial training sessions Supports new releases as well as people identified in difficulty Ensures administrative control of training Designs trainin
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