Ingénieur principal, Apprentissage automatique

À propos du rôle
Aujourd’hui, plus de 5 milliards d’utilisateurs utilisent des applications de base telles que la messagerie électronique, les notes, les tâches et le calendrier, et elles ne sont pas natives de l’IA. Notre mission est de créer des applications proactives pour quiconque dans le monde, qui n'est pas habitué aux invites complexes. Notre objectif est d'apporter de l'intelligence aux conversations, aux courses, à l'organisation et aux flux de travail, avec un minimum, voire aucune invitation.
Notre produit vise à atteindre une fiabilité élevée pour les flux de travail de longue durée, un contexte persistant et l'exécution de tâches réelles. Nous pensons que les produits réduiront considérablement les hallucinations
Notre objectif est d'organiser la vie de chacun, en nous permettant à tous de consacrer du temps à des choses précieuses et significatives.
En tant qu'ingénieur principal, Machine Learning, vous possédez la couche d'exécution de notre intelligence, transformant les capacités de recherche et de modélisation en systèmes de production fiables et évolutifs.
Vous travaillerez tout au long du cycle de vie du modèle : données, formation, évaluation, inférence et déploiement. Il s'agit d'un rôle de leadership pratique pour quelqu'un qui souhaite opérer à l'intersection de la recherche, des systèmes et des produits.

Ce que vous posséderez

• Posséder les systèmes ML de bout en bout qui alimentent notre entreprise, depuis les données et la formation jusqu'à l'évaluation, l'inférence et le déploiement.

• Créer et faire évoluer des pipelines de formation et de réglage fin pour les grands modèles.

• Concevoir des systèmes d'évaluation qui mesurent la capacité, la robustesse, la sécurité et les performances réelles des produits.

• Concevoir des systèmes d'inférence hautes performances, en optimisant la latence, l'utilisation du GPU, la mémoire, le coût et la fiabilité.

• Créez des pipelines et des systèmes de données pour des données de formation réelles et synthétiques de haute qualité.

• Établir une infrastructure de production fiable pour le déploiement, la surveillance et l'amélioration continue des modèles.

• Collaborer étroitement avec la recherche et l'ingénierie d'application pour transformer les capacités des modèles en améliorations de produits.

• Faites des compromis techniques pragmatiques et itérez rapidement en fonction des performances réelles.

Ce que nous recherchons

• Expérience dans la création et l'expédition de systèmes ML utilisés en production, et pas seulement de prototypes de recherche.

• Bonne compréhension de la formation, du réglage fin, de l'évaluation et de l'inférence modernes sur les grands modèles.

• Solides principes fondamentaux en matière d'ingénierie logicielle et de systèmes.

• Expérience de l'exploitation de charges de travail ML à une échelle significative, en particulier des systèmes basés sur GPU.

• Fort jugement technique et capacité à résoudre des problèmes ambigus de manière indépendante.

• Un penchant pour l'expérimentation, la mesure et l'expédition.

• Normes élevées en matière d'exactitude, de fiabilité et de qualité de production.

Résultats

• La recherche et les modèles se traduisent de manière fiable en solutions prêtes à la production avec des objectifs clairs de performance et de qualité.

• Les pipelines ML, les boucles de formation et les systèmes d'inférence sont stables, efficaces et maintenables.

• Les problèmes de production sont détectés, débogués et résolus rapidement, minimisant ainsi l'impact sur l'utilisateur.

• Les membres de l'équipe sont soutenus, alignés et capables de réaliser un travail de ML à fort impact avec un minimum de frictions.

• Les itérations sur les modèles et les systèmes sont mesurables, sûres et améliorent l'expérience utilisateur au fil du temps.

Pile technologique

•Python

•PyTorch/JAX

• Système de formation et d'inférence basé sur GPU

Expérience idéale

• Vous avez construit ou livré de vrais systèmes ML utilisés par des personnes, pas seulement des démos.

• Vous êtes à l'aise avec des modèles de grande taille et comprenez leurs modes de défaillance.

• Vous écrivez du code solide de qualité production et vous vous souciez de l'exactitude du système.

Comment nous travaillons
Nous sommes une petite équipe pratique et à haute densité de talents. Les ingénieurs jouissent d’une large participation et doivent faire preuve d’un jugement solide et exécuter leurs tâches de manière indépendante.
Nous prenons des décisions rapidement, travaillons en étroite collaboration et équilibrons la rapidité avec les principes fondamentaux de l’ingénierie. Nous nous soucions moins du processus que de la construction de quelque chose d'exceptionnel.

Processus d'entrevue
S'il semble y avoir une adéquation, nous arriverons à planifier 3, mais pas plus de 4 entretiens.
Les candidatures sont évaluées par les membres de notre équipe technique. Les entretiens se dérouleront via des réunions virtuelles et/ou sur place.
Nous valorisons la transparence et l’efficacité, alors attendez-vous à une décision rapide. Si vous avez démontré les compétences et l'état d'esprit exceptionnels que nous recherchons, nous vous proposerons de nous rejoindre. Il ne s'agit pas simplement d'une offre d'emploi ; c'est une invitation à faire partie d'une équipe qui amène l'IA à apporter des avantages pratiques à des milliards de personnes dans le monde.
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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/bjak/lead-engineer-machine-learning-london-437628)