Ingénieur·e Machine Learning Fondateur·rice

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Votre rôle

Nous construisons le modèle de base de prévision ultime. Toutes les grandes entreprises établissent des prévisions pour planifier leurs opérations : gestion du personnel, de la chaîne logistique, des finances… Nous fournissons les données, les modèles et la plateforme nécessaires pour créer facilement les prévisions les plus précises. Cela réduit considérablement le gaspillage et augmente la trésorerie de nos clients.

Le modèle de prévision est au cœur de notre technologie. En tant qu’ingénieur·e ML fondateur·rice, vous allez concevoir, entraîner et déployer de grandes architectures de modèles fondamentaux : implémenter et combiner des idées issues de la littérature, les valider expérimentalement, et finalement déployer votre modèle pour nos clients en production. Notre objectif est que nos modèles soient les meilleurs pour les cas d’usage de nos clients.

Vous aimez votre métier, avez des exigences élevées, restez à jour sur les dernières avancées en ML et savez quand faire des compromis pour livrer un produit. Vous vivez et respirez les réseaux neuronaux, vous parlez PyTorch ou Jax et vous êtes à l’aise avec de grandes quantités de données. Un plus si vous avez de l’expérience dans la mise en place d’une infrastructure ML fiable.

Vos responsabilités

• Concevoir et entraîner des modèles fondamentaux de séries temporelles à partir de jeux de données variés, en intégrant des entrées multimodales telles que des séries numériques, du texte et des images
• Se tenir informé·e de l’état de l’art sur les modèles fondamentaux
• Concevoir des expériences reproductibles pour valider, comparer et combiner des idées issues de la littérature
• Déployer les modèles pour notre API et notre plateforme — et gérer les détails complexes si l’exportation en ONNX requiert des opérations personnalisées ou si torch.compile échoue
• Ne pas hésiter à participer à une réunion client pour comprendre son cas d’usage, collaborer avec notre ingénieur data sur les pipelines de données ML, ou accomplir d’autres tâches variées

Bonus

• Vous avez déjà conçu et entraîné de grands modèles fondamentaux
• Vous avez déjà construit et mis en production une infrastructure ML pour l’évaluation et l’entraînement
• Vous avez une expérience préalable des séries temporelles, de la chaîne logistique ou des problématiques de prévision

Pourquoi rejoindre The Forecasting Company ?

• Faites partie d’une équipe d’élite, diverse et conviviale. Nous sommes fiers de travailler avec des personnes de tous horizons, excellant chacune dans leur domaine. Nous apprécions particulièrement les parcours atypiques. Notre CTO a déjà été consultant en théâtre dans une autre vie. 🎶
• Rendez le monde plus efficace. Optimisez des systèmes à grande échelle grâce à la prévision pour des clients de renommée mondiale.
• Construisez des systèmes de pointe. Façonnez notre infrastructure pour entraîner et servir des systèmes de prévision multimodaux à l’état de l’art.
• Assouvissez votre curiosité. Découvrez le fonctionnement du monde, de l’intérieur.

Avantages

• Une participation en actions généreuse
• Des tickets-restaurants quotidiens
• Une participation à un abonnement sportif
• Une participation mensuelle à un pass mobilité
• Une couverture santé complète pour vous et votre famille
• Du café (et du thé) de qualité au bureau

Notre entreprise

Notre objectif est de fournir à nos clients des prévisions les plus précises et les plus simples d’utilisation, en tirant parti de toutes les informations possibles sur leur secteur. Les modèles fondamentaux pour les séries temporelles changent complètement la donne. Nous pouvons désormais pré-entraîner un modèle sur des données temporelles variées, issues de secteurs différents. Nos utilisateurs peuvent interagir rapidement avec nos modèles en modifiant les entrées, en fournissant du contexte en langage naturel, et obtenir un retour immédiat sur la précision. Ils n’ont pas besoin d’être data scientists ou d’avoir un doctorat en ML pour construire et déployer un système de prévision performant pour leurs cas d’usage.

Exemples de cas d’usage : prévision de la demande pour de grandes chaînes de meubles, pour un groupe de restauration, ou prévision du chiffre d’affaires dans l’industrie du jeu vidéo.

Les fondateurs sont deux docteurs en ML qui ont construit des systèmes de prévision et d’apprentissage automatique chez JP Morgan, Amazon, Google, Bloomberg et Sonos aux États-Unis.

Nous sommes une entreprise internationale dont le siège est à Paris. Profitez du meilleur des deux mondes — l’ambition et l’éthique de travail de la Silicon Valley en plein cœur de Paris.

Comment postuler

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