Vous avez déployé et opéré des agents basés sur des modèles de langage en production, avec une expérience directe de leurs défaillances et de leur adoption réelle en entreprise. Cette mission consiste à partager votre expertise sur la fiabilité, l'évaluation et la mise à l'échelle des agents IA dans des environnements complexes, via des entretiens conversationnels portant sur vos retours d'expérience concrets.
Mission ouverteVérifié récemment
LLM Research Scientist (Pre-training & Computer Vision & Adversarial Robustness)
Mercor · Data & Machine Learning
Nous recherchons des chercheurs en apprentissage automatique expérimentés pour travailler sur des problèmes de recherche empirique couvrant la vision par ordinateur, les modèles de langage et la robustesse aux attaques adversariales. Vous entraînerez et améliorerez des modèles de bout en bout, en optimisant les compromis entre performance, efficacité et robustesse dans des contextes de ressources limitées.
Travail à réaliser
- Entraîner et affiner des modèles de classification d'images et de génération d'images, ainsi que des modèles de langage open-weight
- Améliorer la robustesse des modèles face aux entrées adversariales et aux conversations adversariales
- Compresser les modèles pour respecter des contraintes strictes de taille et de latence sans compromettre la précision
- Diagnostiquer et résoudre les problèmes d'entraînement des modèles
Compétences requises
PyTorchTensorFlowMachine LearningDeep LearningLLMComputer Vision
Rémunération et engagement
100–120 USD /heure
Rémunération telle qu'affichée par la plateforme, sans garantie de revenu ou d'heures.
Pays et langue
3+ ans d'expérience professionnelle
Ouvert aux pays suivants : États-Unis.
Processus de candidature
Candidature via work.mercor.com : création de profil, évaluation de compétences, puis mise en relation avec des projets correspondant à votre profil.
Source et vérification
Source officielle : https://work.mercor.com/jobs/list_AAABn9G5kyvGTlH1jQZGvpVY/llm-research-scientist-pre-training-computer-vision-adversarial-robustness
Dernière vérification : 6 octobre 2026.
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