Façonne l’avenir des technologies d’IA pour les entreprises Veux-tu transformer les avancées les plus pointues en traitement automatique du langage naturel en produits ayant un impact sur des millions d’utilisateurs? En tant que scientifique appliqué.e senior II au sein de l’équipe, tu contribueras aux technologies linguistiques au cœur de notre plateforme d’intelligence artificielle générative. Tu joueras un rôle de leader technique en influençant la vision en TALN (NLP), tout en concevant, évaluant et déployant des solutions avancées telles que les pipelines de génération augmentée par récupération, la recherche d’information, la recherche sémantique, les systèmes de questions-réponses et les agents intelligents, toujours en tenant compte des contraintes du monde réel. En tant que scientifique appliqué.e senior II, tu vas : Concevoir, développer et optimiser des solutions modernes d’intelligence artificielle basées sur le langage, de la donnée aux choix de modélisation, jusqu’aux stratégies d’évaluation et aux contraintes de production. Appliquer et déployer à grande échelle des modèles de langage de type transformeur, offrant des expériences fiables et en temps réel à des clients d’entreprise. Collaborer étroitement avec les développeurs en apprentissage automatique et l’équipe plateforme en apprentissage automatique afin d’accélérer les cycles de recherche et d’innovation. Agir comme référence technique au sein de l’équipe, guider les décisions d’architecture et promouvoir les meilleures pratiques en science appliquée. Accompagner et mentorer les scientifiques appliqués afin de soutenir leur développement et d’élever le niveau d’expertise du groupe. Contribuer à la mise en place de processus de recherche et développement favorisant l’efficacité, la rigueur et une culture d’excellence en science appliquée. Valoriser nos innovations à l’externe par des publications, des présentations ou d’autres contenus de leadership d’opinion. Concrètement, voici ce qui te qualifie pour le rôle : Un doctorat, ou une maîtrise accompagnée d’une expérience de recherche équivalente, dans un domaine pertinent comme l’apprentissage automatique, l’informatique, les mathématiques ou la physique. Un minimum de 8 ans d’expérience dans l’industrie, dans l’application de techniques modernes de traitement automatique du langage naturel, incluant l’apprentissage profond et les grands modèles de langage, à grande échelle. Une solide expérience dans la conception de modèles et de systèmes conciliant performance, expérience utilisateur et réalités de mise en production. Une capacité démontrée à livrer du code de qualité production, bien testé, maintenable et évalué à l’aide d’expérimentations rigoureuses. Ce qui te permettra de te démarquer : Une expérience en leadership technique, incluant le mentorat, le recrutement, la définition de feuilles de route ou la planification de projets scientifiques. Des projets de recherche ou d’application dans des domaines étroitement liés aux activités de Coveo, tels que la recherche d’information, la recherche neuronale, la recherche sémantique ou les systèmes de questions-réponses. Une exposition à des approches plus traditionnelles, lexicales ou linguistiques en traitement automatique du langage naturel. Une expérience professionnelle internationale et une capacité démontrée à collaborer efficacement dans des contextes culturels variés. Tu penses que tu as ce qu’il faut pour faire de ce rôle une réalité? Ou même pour y apporter ta propre couleur? Tu n’as pas besoin de cocher toutes les cases : la passion est un gros atout et nous reconnaissons que les qualifications sont transférables. Envoie-nous ta candidature, on veut en apprendre plus sur toi! Joins la Coveolife! Nous encourageons toutes les candidatures qualifiées, indépendamment de l’âge, du sexe, du handicap, des écarts de parcours ou de l’origine.Coveo s'engage à offrir des pratiques d'emploi accessibles. Si vous avez besoin de mesures d'adaptation en raison d'un handicap à tout moment du processus de recrutement, veuillez contacter HR@Coveo.com pour en discuter.