Scientifique en apprentissage automatique appliqué

À propos de ChallengeU

ChallengeU est une entreprise certifiée B-Corp dédiée à aider les élèves à risque de décrochage scolaire non seulement à obtenir leur diplôme d'études secondaires, mais aussi à croire en leur avenir. Nous combinons technologie, accompagnement et données pour réengager les élèves vulnérables et leur donner les moyens de réussir. Alors que nous prenons de l'expansion aux États-Unis et au Canada, nous développons des produits en Intelligence Artificielle (AI) de pointe afin de soutenir notre mission d'augmenter les taux de diplomation de plus d'un million d'élèves au cours de la prochaine décennie.

Aperçu du rôle

En tant que scientifique expérimenté en apprentissage automatique appliqué (spécialiste LLM), vous serez responsable de transformer des visions produit en solutions concrètes d'apprentissage automatique qui améliorent directement l'engagement des élèves, leurs résultats scolaires, ainsi que de mettre en place des outils propulsés par l'IA pour automatiser les tâches dans les processus administratifs et éducatifs. Vous servirez de pont entre la recherche et la production, en itérant rapidement sur des prototypes basés sur les LLM et en les intégrant à grande échelle dans notre plateforme.

Ce poste s'adresse à un professionnel chevronné de l'apprentissage automatique qui excelle à l'intersection de la recherche, de l'ingénierie et du développement produit. Il s'agit d'un rôle pratique qui offre l'opportunité de contribuer à des projets ayant un impact direct sur la réussite scolaire des élèves, tout en jouant un rôle clé dans la croissance et les réalisations globales de ChallengeU. Votre connaissance approfondie des solutions d'IA existantes et de leur capacité à résoudre des problèmes d'affaires réels, vous distingue davantage que votre compréhension technique de leur fonctionnement.

Ce poste relève du Directeur Produit et Technologie, au sein de l'équipe Innovation Éducative. ChallengeU offre un environnement de travail hybride et flexible.

Responsabilités principales

Définition du problème & indicateurs

• Traduire les PRD (Product Requirement Documents) en énoncés clairs de problèmes ML avec entrées, sorties et critères de succès définis.
• Mettre en place des métriques robustes pour suivre le développement et la performance.

Stratégie & qualité des données

• Concevoir et gérer des pipelines de données de bout en bout : collecte, prétraitement, annotation et assurance qualité.
• Définir les lignes directrices d'annotation et garantir la fiabilité des ensembles de données pour l'entraînement et l'évaluation.

Ingénierie de
prompts
& expérimentation

• Concevoir, exécuter et itérer rapidement des essais de prompt-engineering
• Utiliser des frameworks modernes pour l'orchestration, la journalisation et l'évaluation afin d'affiner les
  prompts
  et optimiser les performances des composants d'apprentissage machine.

Passage du prototype à la production

• Transformer les prototypes expérimentaux en pipelines reproductibles et versionnés.
• Collaborer avec les ingénieurs pour assurer la préparation CI/CD et l'automatisation des revues de code.

Intégration interfonctionnelle

• Travailler en étroite collaboration avec les chefs de produit, les ingénieurs logiciels et les spécialistes MLOps pour intégrer les prototypes validés en production.
• Assurer des transitions fluides et un alignement entre les fonctions.

Évolutivité & maintenabilité

• Appliquer les bonnes pratiques de conception modulaire, de contrôle de version et de documentation.
• Concevoir des solutions capables de s'adapter à la croissance des volumes de données et à la complexité des modèles.

Qualifications

• Maîtrise ou doctorat en informatique, apprentissage automatique, IA ou domaine connexe (ou expérience équivalente).
• 3 à 5+ années d'expérience en apprentissage automatique appliqué, avec succès démontré dans la mise en production de fonctionnalités LLM/NLP.
• Solides compétences en programmation Python et maîtrise des frameworks ML (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, etc.).
• Expérience pratique en prompt engineering, frameworks d'évaluation et déploiement de composantes liées à l'apprentissage machine.
• Familiarité avec les outils et meilleures pratiques MLOps.
• Capacité à évoluer dans un environnement collaboratif, rapide et axé sur la mission de l'organisation.
• Expérience démontrable dans l'implémentation de solutions basées sur l'IA.
• Bilingue (français et anglais).

Pourquoi rejoindre ChallengeU ?

• Faire partie d'une entreprise EdTech à mission sociale qui a un impact concret sur la vie des élèves.
• Travailler au sein d'une équipe multidisciplinaire composée de responsables produits, d'ingénieurs, d'analystes de données et d'experts en engagement scolaire.
• Contribuer à la création d'un assistant propulsé par l'IA qui soutiendra des milliers d'élèves aujourd'hui et des millions dans le futur.
• Participer à l'élaboration d'un produit EdTech évolutif qui allie innovation et impact social.