Emploi
De la source partenaire
Ingénieur ML et systèmes agentiques (IC4)
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Oui
- Entreprise
- Sourcegraph
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
Qui nous sommes
Notre mission est d’apporter clarté et contrôle aux bases de code les plus complexes au monde. L’IA accélère la création de code, mais l’infrastructure permettant de comprendre, superviser et faire évoluer ce code n’a pas suivi le rythme. Sourcegraph offre aux organisations d'ingénierie une visibilité complète sur leurs systèmes, un contexte précis pour leurs agents et la possibilité d'exécuter des modifications de code coordonnées à grande échelle. Alors que le développement agent devient le paradigme d’ingénierie dominant, nous fournissons la couche contextuelle dont les équipes ont besoin pour prendre le contrôle de leur base de code.
Avec Code Search, Deep Search, MCP et Agentic Batch Changes, nous remplissons cette mission aujourd'hui : en offrant aux équipes d'ingénierie et à leurs outils d'IA le contexte cross-repo pour naviguer dans des bases de code massives en toute confiance et la possibilité d'apporter des modifications à des centaines de référentiels à la fois.
Des entreprises comme Stripe, Reddit et Leidos s'appuient sur Sourcegraph pour expédier plus rapidement et avec une meilleure qualité. Nous sommes soutenus par a16z, Sequoia et Redpoint, et sommes fiers de fonctionner comme une équipe distribuée à l'échelle mondiale qui valorise l'agence, la communication directe et l'amour des clients.
Si vous souhaitez créer l’infrastructure qui permet à chaque équipe d’ingénierie – et à chaque agent qu’elle déploie – d’opérer sur sa base de code en toute confiance, rejoignez-nous.
Horaires et lieu
Bien que nous embauchons presque partout dans le monde, nous préférons que quelqu'un réside dans les endroits suivants pour ce poste. Cependant, si vous vous sentez qualifié, nous vous invitons à postuler quel que soit le lieu. Quoi qu’il en soit, les horaires de travail doivent chevaucher ceux de l’EST pendant au moins 20 heures/semaine.
Emplacements privilégiés :
• États-Unis
Pourquoi ce métier est passionnant
Sourcegraph est à l'avant-garde de la création d'outils d'IA pour résoudre les plus gros problèmes de l'industrie du logiciel, des problèmes qui ne font que s'aggraver à mesure que les bases de code se développent et qu'une plus grande partie du travail est effectuée par des agents. L'équipe Code Understanding est propriétaire des surfaces où cette intelligence rencontre le développeur : Deep Search, notre moteur de réponse agentique en plusieurs étapes sur toute la gamme de bases de code d'une entreprise, Query Assist, transformant les requêtes en langage naturel en syntaxe de requête Sourcegraph, Smart Hovers, résumant de manière concise les symboles là où les développeurs en ont besoin, la révision guidée des différences et les API sur lesquelles les humains et les agents d'IA s'appuient au quotidien.
L’essentiel de ce qui fait fonctionner ces surfaces est l’ingénierie des agents : un mélange d’ingénierie logicielle, d’apprentissage automatique et de statistiques. L'ingénierie des agents nous indique quel modèle utiliser et quand, comment récupérer et regrouper le contexte, comment mesurer la qualité des réponses, où affiner ou distiller un modèle plus petit pour réduire les coûts et la latence, et comment étendre un seul appel LLM en un agent fiable en plusieurs étapes. En tant qu'ingénieur ML et agent sur Code Understanding, vous en serez le propriétaire technique : définir l'orientation de l'équipe pour les modèles, les évaluations et les systèmes agentiques, rendre nos produits sensiblement meilleurs, plus rapides et moins chers, et améliorer la maîtrise de l'équipe dans la construction avec des modèles.
Il s’agit d’un rôle au niveau du personnel : nous recrutons un leader technique, pas seulement un contributeur individuel important. Le principal besoin est une autorité de production ML et d’évaluation qui construit également des systèmes d’agents de production. Vous serez responsable des problèmes les plus difficiles et les plus ambigus dans cet espace, établirez des normes que d’autres suivent et influencerez l’orientation au-delà de votre équipe immédiate. Vous aurez l’occasion exaltante de concrétiser notre vision sur la manière dont nous pouvons offrir la meilleure expérience de compréhension de code du marché en combinant nos systèmes déterministes à grande échelle et notre IA dans des expériences jamais vues auparavant.
Concrètement, vous posséderez des travaux comme :
• Systèmes agents. Vous concevrez et renforcerez les boucles d'agents en plusieurs étapes utilisant des outils derrière les expériences agentiques actuelles et nouvelles, transformant la recherche et les expériences en produits fiables, observables et abordables à l'échelle de l'entreprise.
• Utilisation pragmatique des évaluations. Fabriquer des produits agentiques signifie devoir savoir quand un changement a réellement aidé, ce qui est difficile lorsque les agents continuent de changer et que le produit continue de changer. Vous porterez votre jugement sur les domaines dans lesquels les évaluations gagnent leur place, quand utiliser des tests de fumée et des mesures ciblés, et comment éviter le bruit déguisé en rigueur, afin que nous puissions avancer rapidement en toute confiance.
• Modèles : sélection, mise à niveau et formation. Vous déciderez quels modèles nous exécuterons et où, piloterez les mises à niveau et affinerez les nôtres lorsque c’est la bonne décision.
• Récupération et ingénierie du contexte. Vous développerez la façon dont nous ancrés les modèles dans le code d’un client (récupération, classement, fenêtres contextuelles, citations) pour rendre les réponses plus précises et vérifiables.
• Coût et latence. Chaque surface dispose d'un budget économique par utilisateur. Vous traiterez le coût et la latence comme des fonctionnalités du produit, et profilerez, distillerez, cacherez et redimensionnerez les modèles afin que nous puissions proposer des fonctionnalités ambitieuses de manière durable.
Vous ferez cela au sein d'une petite équipe de direction qui expédie rapidement, possède une grande surface de produits et a rationalisé la gestion des produits : les ingénieurs ici parlent aux clients, définissent le problème et s'en chargent de bout en bout. Vous disposerez d’une véritable liberté d’action en matière de direction technique et d’une ligne directe avec l’impact de votre travail.
D’ici un mois, vous…
• Faites fonctionner les produits Code Understanding et leurs pipelines de modèles/agents de bout en bout localement et apportez vos premières améliorations à un modèle, une invite, un chemin de récupération ou une évaluation.
• Construire une image claire de l'endroit où se situent les difficultés d'ingénierie de l'IA et des surfaces de produits les plus contraintes par celles-ci.
• Apprenez à connaître l'équipe et nos clients, et commencez à vous forger votre propre opinion sur la direction que devraient prendre nos produits agents.
• Rejoignez la rotation du support d'astreinte de l'équipe.
D’ici trois mois, vous…
• Posséder une tranche agentique significative du produit de bout en bout, en le pilotant depuis la définition du problème jusqu'au déploiement et à la mesure.
• Établir comment l'équipe expédie le modèle et incite les changements de manière responsable : les évaluations, les tableaux de bord et les garde-corps qui rendent les régressions de qualité et de coûts visibles avant que les clients ne les ressentent.…
Source : Jobspresso (https://jobspresso.co/job/ml-agentic-systems-engineer-ic4/)
Notre mission est d’apporter clarté et contrôle aux bases de code les plus complexes au monde. L’IA accélère la création de code, mais l’infrastructure permettant de comprendre, superviser et faire évoluer ce code n’a pas suivi le rythme. Sourcegraph offre aux organisations d'ingénierie une visibilité complète sur leurs systèmes, un contexte précis pour leurs agents et la possibilité d'exécuter des modifications de code coordonnées à grande échelle. Alors que le développement agent devient le paradigme d’ingénierie dominant, nous fournissons la couche contextuelle dont les équipes ont besoin pour prendre le contrôle de leur base de code.
Avec Code Search, Deep Search, MCP et Agentic Batch Changes, nous remplissons cette mission aujourd'hui : en offrant aux équipes d'ingénierie et à leurs outils d'IA le contexte cross-repo pour naviguer dans des bases de code massives en toute confiance et la possibilité d'apporter des modifications à des centaines de référentiels à la fois.
Des entreprises comme Stripe, Reddit et Leidos s'appuient sur Sourcegraph pour expédier plus rapidement et avec une meilleure qualité. Nous sommes soutenus par a16z, Sequoia et Redpoint, et sommes fiers de fonctionner comme une équipe distribuée à l'échelle mondiale qui valorise l'agence, la communication directe et l'amour des clients.
Si vous souhaitez créer l’infrastructure qui permet à chaque équipe d’ingénierie – et à chaque agent qu’elle déploie – d’opérer sur sa base de code en toute confiance, rejoignez-nous.
Horaires et lieu
Bien que nous embauchons presque partout dans le monde, nous préférons que quelqu'un réside dans les endroits suivants pour ce poste. Cependant, si vous vous sentez qualifié, nous vous invitons à postuler quel que soit le lieu. Quoi qu’il en soit, les horaires de travail doivent chevaucher ceux de l’EST pendant au moins 20 heures/semaine.
Emplacements privilégiés :
• États-Unis
Pourquoi ce métier est passionnant
Sourcegraph est à l'avant-garde de la création d'outils d'IA pour résoudre les plus gros problèmes de l'industrie du logiciel, des problèmes qui ne font que s'aggraver à mesure que les bases de code se développent et qu'une plus grande partie du travail est effectuée par des agents. L'équipe Code Understanding est propriétaire des surfaces où cette intelligence rencontre le développeur : Deep Search, notre moteur de réponse agentique en plusieurs étapes sur toute la gamme de bases de code d'une entreprise, Query Assist, transformant les requêtes en langage naturel en syntaxe de requête Sourcegraph, Smart Hovers, résumant de manière concise les symboles là où les développeurs en ont besoin, la révision guidée des différences et les API sur lesquelles les humains et les agents d'IA s'appuient au quotidien.
L’essentiel de ce qui fait fonctionner ces surfaces est l’ingénierie des agents : un mélange d’ingénierie logicielle, d’apprentissage automatique et de statistiques. L'ingénierie des agents nous indique quel modèle utiliser et quand, comment récupérer et regrouper le contexte, comment mesurer la qualité des réponses, où affiner ou distiller un modèle plus petit pour réduire les coûts et la latence, et comment étendre un seul appel LLM en un agent fiable en plusieurs étapes. En tant qu'ingénieur ML et agent sur Code Understanding, vous en serez le propriétaire technique : définir l'orientation de l'équipe pour les modèles, les évaluations et les systèmes agentiques, rendre nos produits sensiblement meilleurs, plus rapides et moins chers, et améliorer la maîtrise de l'équipe dans la construction avec des modèles.
Il s’agit d’un rôle au niveau du personnel : nous recrutons un leader technique, pas seulement un contributeur individuel important. Le principal besoin est une autorité de production ML et d’évaluation qui construit également des systèmes d’agents de production. Vous serez responsable des problèmes les plus difficiles et les plus ambigus dans cet espace, établirez des normes que d’autres suivent et influencerez l’orientation au-delà de votre équipe immédiate. Vous aurez l’occasion exaltante de concrétiser notre vision sur la manière dont nous pouvons offrir la meilleure expérience de compréhension de code du marché en combinant nos systèmes déterministes à grande échelle et notre IA dans des expériences jamais vues auparavant.
Concrètement, vous posséderez des travaux comme :
• Systèmes agents. Vous concevrez et renforcerez les boucles d'agents en plusieurs étapes utilisant des outils derrière les expériences agentiques actuelles et nouvelles, transformant la recherche et les expériences en produits fiables, observables et abordables à l'échelle de l'entreprise.
• Utilisation pragmatique des évaluations. Fabriquer des produits agentiques signifie devoir savoir quand un changement a réellement aidé, ce qui est difficile lorsque les agents continuent de changer et que le produit continue de changer. Vous porterez votre jugement sur les domaines dans lesquels les évaluations gagnent leur place, quand utiliser des tests de fumée et des mesures ciblés, et comment éviter le bruit déguisé en rigueur, afin que nous puissions avancer rapidement en toute confiance.
• Modèles : sélection, mise à niveau et formation. Vous déciderez quels modèles nous exécuterons et où, piloterez les mises à niveau et affinerez les nôtres lorsque c’est la bonne décision.
• Récupération et ingénierie du contexte. Vous développerez la façon dont nous ancrés les modèles dans le code d’un client (récupération, classement, fenêtres contextuelles, citations) pour rendre les réponses plus précises et vérifiables.
• Coût et latence. Chaque surface dispose d'un budget économique par utilisateur. Vous traiterez le coût et la latence comme des fonctionnalités du produit, et profilerez, distillerez, cacherez et redimensionnerez les modèles afin que nous puissions proposer des fonctionnalités ambitieuses de manière durable.
Vous ferez cela au sein d'une petite équipe de direction qui expédie rapidement, possède une grande surface de produits et a rationalisé la gestion des produits : les ingénieurs ici parlent aux clients, définissent le problème et s'en chargent de bout en bout. Vous disposerez d’une véritable liberté d’action en matière de direction technique et d’une ligne directe avec l’impact de votre travail.
D’ici un mois, vous…
• Faites fonctionner les produits Code Understanding et leurs pipelines de modèles/agents de bout en bout localement et apportez vos premières améliorations à un modèle, une invite, un chemin de récupération ou une évaluation.
• Construire une image claire de l'endroit où se situent les difficultés d'ingénierie de l'IA et des surfaces de produits les plus contraintes par celles-ci.
• Apprenez à connaître l'équipe et nos clients, et commencez à vous forger votre propre opinion sur la direction que devraient prendre nos produits agents.
• Rejoignez la rotation du support d'astreinte de l'équipe.
D’ici trois mois, vous…
• Posséder une tranche agentique significative du produit de bout en bout, en le pilotant depuis la définition du problème jusqu'au déploiement et à la mesure.
• Établir comment l'équipe expédie le modèle et incite les changements de manière responsable : les évaluations, les tableaux de bord et les garde-corps qui rendent les régressions de qualité et de coûts visibles avant que les clients ne les ressentent.…
Source : Jobspresso (https://jobspresso.co/job/ml-agentic-systems-engineer-ic4/)
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Source: Sourcegraph
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