Ingénieur Machine Learning Fondateur

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À propos de The Forecasting Company

Nous avons pour mission de créer le modèle de fondation de prévision pour les gouverner tous. Les prévisions orientent des décisions critiques à travers le monde - impactant la gestion du personnel, la chaîne d'approvisionnement, la finance et bien plus. Notre solution fournit aux entreprises les modèles, la plateforme et les APIs dont elles ont besoin pour générer facilement les prévisions les plus précises possibles, contribuant ainsi à réduire significativement le gaspillage et à permettre des décisions plus intelligentes et plus confiantes.

Qui nous recherchons

Le modèle de prévision est au cœur de notre technologie. En tant que deuxième ingénieur ML fondateur, vous construirez, entraînerez et déploierez des architectures de modèles de fondation de grande envergure : implémenter et combiner des idées issues de la littérature, repousser l'état de l'art, et finalement déployer votre modèle pour que nos clients l'utilisent en production. Notre objectif est que nos modèles soient les meilleurs pour les cas d'usage de nos clients - y compris pour des capacités qui n'existent pas encore dans les modèles académiques.

Vous aimez votre métier, avez des standards élevés, restez à jour avec les dernières idées en ML, et savez quand faire des compromis pour livrer. Vous vivez et respirez les réseaux de neurones, et parlez PyTorch ou Jax. Vous avez l'habitude de plonger en profondeur dans de grandes quantités de données, et vous savez sur quoi vous entraînez vos modèles. Bonus si vous avez de l'expérience dans la construction d'infrastructures ML solides.

Vous êtes passionné par votre métier, maintenez des standards élevés, restez à jour avec les dernières technologies et savez quand faire des compromis pour livrer des résultats efficacement. Nous ne croyons pas que les grands ingénieurs soient des "touche-à-tout", mais plutôt qu'ils excellent à plonger en profondeur dans des sujets complexes rapidement, en s'appuyant sur un large éventail d'expériences pour résoudre des problèmes difficiles. Vous êtes également ouvert à l'exploration de nouveaux concepts, technologies, et aimez assembler rapidement des prototypes pour tester les idées. Vous préférez les boucles de feedback rapides, plutôt que de viser la perfection du premier coup.

Ce que vous ferez

• Concevoir et entraîner des modèles de fondation pour séries temporelles en utilisant des ensembles de données divers, intégrant des entrées multimodales comme des séries temporelles numériques, du texte, des données de localisation et d'image
• Rester à jour sur la littérature des modèles de fondation
• Concevoir des expériences reproductibles pour vérifier, comparer et combiner des idées de la littérature
• Construire vos propres outils d'exploration de données pour comprendre les corrélations (décalées) entre différentes sources de données, la parcimonie des données, les modèles météorologiques, les tendances de consommation…
• Ajouter des sources de données que vous trouvez intéressantes à nos ensembles de données d'entraînement ou de test
• Déployer des modèles pour une utilisation dans notre API et plateforme - en entrant dans les détails techniques si l'export vers ONNX nécessite une opération personnalisée ou si torch.compile échoue
• Recueillir et agir sur les retours utilisateurs, en itérant sur les capacités du modèle pour maximiser la satisfaction et l'impact client
• Encadrer et guider les futurs membres de l'équipe, contribuant à façonner une culture scientifique et d'ingénierie performante au fur et à mesure que l'équipe grandit

Prérequis

Indispensables

• Vous avez une expérience approfondie en ingénierie et science ML
• Vous avez travaillé sur l'entraînement de grands modèles de fondation
• Vous maîtrisez Python, PyTorch ou Jax
• Grande motivation et ambition - vous tenez vraiment à avoir un impact sur le produit et le chiffre d'affaires
• Vous allez en profondeur. Vous aimez comprendre tous les détails, et vous ne faites pas d'hypothèses sans les vérifier

Appréciables

• Vous maîtrisez au moins un langage bas niveau tel que CUDA, Rust ou C++
• Vous avez travaillé de manière extensive avec des données de séries temporelles et des systèmes fournissant des flux de données en temps réel
• Vous avez démarré des projets de zéro. Vous avez peut-être dirigé un projet, été fondateur auparavant, ou construit un side project impressionnant avec de vrais utilisateurs
• Vous avez construit des modèles compatibles RAG

Pourquoi rejoindre The Forecasting Company ?

• Faire partie d'une équipe d'élite, diverse et fun. Nous célébrons avoir des personnes avec des parcours différents qui sont les meilleurs dans ce qu'ils font. Nous apprécions particulièrement travailler avec des personnes brillantes aux parcours non linéaires. Notre CTO était consultant en théâtre dans une autre vie. 🎭Nous venons déjà de 6 nationalités avec seulement 5 personnes. Venez être notre 7ème !
• Rendre le monde plus efficace. Dans le business, le succès est porté par une prise de décision intelligente. En fournissant les insights les plus précis le plus tôt possible, nous aidons à garantir que plus de décisions mènent à des résultats positifs, créant un impact positif à l'échelle mondiale.
• Satisfaire votre curiosité. Apprenez comment le monde fonctionne, de l'intérieur d'entreprises de renommée mondiale.
• Construire des systèmes à la pointe de la technologie. Façonnez notre infrastructure pour gérer et livrer des systèmes de prévision multimodaux de pointe.

Avantages

• Rémunération compétitive
• Equity généreuse
• Tickets restaurant quotidiens
• Salle de sport dans les bureaux
• Contributions mensuelles à un pass mobilité
• Assurance santé complète pour vous et votre famille
• Caféine savoureuse au bureau

Notre entreprise

Notre objectif est de fournir les prévisions les plus précises et faciles à utiliser à nos clients, en exploitant des informations affinées de leur propre industrie. Les modèles de fondation pour séries temporelles changent tout cela entièrement. Avec les avancées actuelles en traitement de données et entraînement de modèles, nous pouvons maintenant pré-entraîner des modèles sur des données temporelles diverses à travers les industries. Nous apportons de la valeur à nos clients en permettant une interaction rapide avec nos modèles lorsque des données et du contexte sont fournis en langage naturel, livrant des prévisions en temps réel avec des rapports de précision. Nos clients n'ont pas besoin d'être data scientists ou d'avoir un doctorat en Machine Learning pour construire et déployer un système de prévision précis pour leurs cas d'usage.

Des exemples de cas d'usage incluent la prévision de la demande pour de grandes chaînes de meubles, la prédiction des ventes pour un groupe de restaurants et la prévision de revenus dans l'industrie du jeu vidéo.

Les fondateurs Geoff et Joachim sont tous deux docteurs en Machine Learning et ont construit des systèmes de prévision et de ML de zéro chez JP Morgan, Amazon, Google, Bloomberg et Sonos aux États-Unis.

Nous sommes une entreprise globale dont le siège se trouve à Paris. Profitez du meilleur des deux mondes — l'éthique de travail et l'ambition de la Silicon Valley au centre de Paris, juste en face de la Bourse historique, dans le Sentier.

Comment postuler

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