🔬 Founding Machine Learning Scientist

🏢 L'entreprise

Une jeune deeptech parisienne qui associe capteurs portables et modèles d'IA de nouvelle génération.

• Une équipe fondatrice qui a déjà mené une startup jusqu'à une sortie réussie
• Des investisseurs de premier rang
• Les premiers profils scientifiques et techniques sont en cours de recrutement

🎯 Le rôle

Tu inventes les approches de modélisation au cœur du produit. Ton terrain de jeu : apprendre à partir de séries temporelles de capteurs, parfois multimodales, et en tirer des modèles qui tiennent dans la vraie vie.

• Imaginer de nouvelles méthodes de ML pour des séries temporelles de capteurs et des données multimodales
• Monter des protocoles expérimentaux exigeants : benchmarks, ablations, mesure de la généralisation
• Passer de l'idée au prototype, testé sur données réelles et auprès d'utilisateurs
• Travailler avec les scientifiques du domaine et les ingénieurs ML pour que tes modèles rejoignent des workflows d'entraînement et d'inférence fiables

⚠️ Ce qu'il faut savoir

C'est de la recherche, mais appliquée : une idée n'a de valeur ici que si elle finit dans un prototype éprouvé sur de vraies données. Et c'est un poste de fondation, dans une équipe qui démarre.

🔨 Les enjeux techniques

• Des modèles qui doivent généraliser d'un utilisateur à l'autre, puis s'adapter à chacun
• Personnalisation, calibration, adaptation de domaine : réduire l'écart entre le benchmark et l'usage réel
• Auto-supervisé et apprentissage de représentations appliqués aux signaux de capteurs
• Des contraintes de temps réel et de faible latence à garder en tête dès la conception

🧑‍💻 La stack

• ML : PyTorch, JAX, TensorFlow ou équivalent
• Méthodes : apprentissage de représentations, auto-supervisé, transformers, modèles génératifs, modèles de fondation
• Données : séries temporelles, séquentielles, multimodales, issues de capteurs

🎯 Le profil recherché

• Expérience : plus de 5 ans en recherche ML, recherche appliquée ou domaine proche
• Formation : doctorat, master ou parcours de recherche équivalent (ML, informatique, mathématiques appliquées, physique, génie électrique...)
• Deep learning : solide sur les séries temporelles, les séquences, le multimodal ou les données de capteurs
• Méthodo : tu sais concevoir des expériences rigoureuses et des protocoles d'évaluation
• Bonus : traitement du signal, audio, apprentissage en ligne, transfert d'apprentissage, inférence embarquée ou faible latence, publications, passage par une startup ou un contexte où la recherche devient produit

🏢 Le cadre de travail

• Poste hybride, basé à Paris
• Collaboration avec les scientifiques, les ingénieurs ML et le produit
• Salaire : 75 à 100 k€ par an selon profil
• Equity, mutuelle prise en charge par l'employeur, transports en commun remboursés à 100 %, titres-restaurant, RTT, ordinateur portable neuf fourni

🛑 Ce poste n'est pas pour toi si...

• Tu veux publier sans te soucier de ce qui part en production
• Tu n'as jamais travaillé sur des données séquentielles ou temporelles
• Tu veux du full remote

✅ Ce poste est pour toi si...

• Tu aimes autant concevoir une méthode que la confronter à des données réelles
• Tu veux peser sur la direction scientifique d'une deeptech dès le premier jour
• Une ablation bien menée te fait plus plaisir qu'un score isolé

📌 Prérequis

• Anglais courant : l'annonce d'origine est rédigée en anglais, la langue de travail exacte sera confirmée lors du premier échange
• Autorisation de travailler en France valable, sans démarche à la charge de l'employeur
• Basé en Île-de-France : poste hybride avec présence régulière sur site à Paris, rythme précisé lors du premier échange. Les candidatures nécessitant un full remote ou une relocation ne seront pas retenues.

🪜 Le process de recrutement

1. Échange avec Beyond Skills
2. Entretiens avec l'équipe (étapes précisées lors du premier échange)