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Senior Machine Learning Engineer, Services/MLOps
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DIE AUFGABE
Firefly Foundry ist Adobes Managed-Service-Angebot für kundenspezifische generative KI für Multimedia – tief abgestimmte Bild-, Video- und 3D-Modelle, die auf dem geistigen Eigentum jedes Kunden basieren, gepaart mit kreativen Produktions-Workflows und einer Media-Intelligence-Schicht, und bereitgestellt auf neuen und bestehenden Adobe-Oberflächen.
Das Geschäft hat in den Bereichen Medien & Unterhaltung, Marketing und Einzelhandel erheblichen Anklang gefunden und expandiert schnell in angrenzende Branchen.
Wir stellen einen Senior Machine Learning Engineer ein, der die Pipelines und Dienste entwickelt, die die Modelle von Firefly Foundry in zuverlässige, unternehmenstaugliche Produkte verwandeln. Sie werden heterogene Modell-Pipelines zusammenstellen, einschließlich feinabgestimmter LLMs, Bild- und Videogenerierungsmodelle, 3D-Mesh-Rekonstruktion, Upsampler, NSFW- und Sicherheitsprüfer sowie IP-Guardrail-Modelle – diese als Dienste bereitstellen, diese Dienste für Unternehmensverkehr skalieren und sie so gestalten, dass sie die Ziel-Latenz- und Durchsatzbudgets erfüllen, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass die bereitgestellte Qualität der Trainings- und Referenzumgebung entspricht. Bei dieser Arbeit werden Sie mehrere, unterschiedliche generative Modellarchitekturen integrieren und betreiben, in einer Mischung, die sich schnell weiterentwickelt.
Dies ist eine Rolle mit hoher Verantwortung in einem sich schnell entwickelnden Umfeld, mit direktem, messbarem Einfluss auf die Latenz, die Kosten und die Qualität aller von Firefly Foundry ausgelieferten Produkte.
Abhängig von Ihrem Schwerpunkt können Sie extern nutzbare Daten-Pipelines für die Self-Service-Feinabstimmung, optimierte VLM-Bereitstellungen für Media-Intelligence und Abfragen oder die Plattform besitzen, die es dem Team ermöglicht, neue Pipelines schnell mit vollständiger Beobachtbarkeit bereitzustellen.
WAS SIE TUN WERDEN
- Verantwortlich für den gesamten Serving-Lebenszyklus heterogener Modell-Pipelines – Packaging, rollierende Einführung, Canary/Rollback und Autoscaling – vom Forschungs-Checkpoint bis zum Enterprise-Endpunkt.
- Bereitstellung dieser Pipelines als Dienste und Skalierung für Unternehmensverkehr unter Einhaltung der Ziel-Latenz- und Durchsatzbudgets.
- Sicherstellen, dass die bereitgestellte Qualität der Trainings- und Referenzumgebung entspricht – Schließen von Trainings-/Serving-Lücken bei Präzision, Vorverarbeitung und Modellversionen.
- Von Grund auf für den Unternehmenseinsatz entwickeln: Mandantenfähigkeit, Datenisolierung und die Kontrollen, die es uns ermöglichen, die IP-Verträge der Kunden unter Audit zu erfüllen.
- Aufbau der zugrunde liegenden Plattform – schnelle Pipeline-Bereitstellung, Beobachtbarkeit, Überwachung und Alarmierung.
- Definieren und Durchsetzen von Qualitätstoren in der Bereitstellungspipeline – automatisierte Evaluierung, Regressionserkennung und Drift-Überwachung, die schlechte Modellversionen von der Produktion abhalten.
- Verantwortlich für GPU-Kapazität und -Kosten – Auslastung, Batching-Effizienz und richtige Dimensionierung von Beschleunigerflotten gegen Latenz-SLAs.
- Produktionelle ML-Operationen durchführen – Bereitschaftsdienst, Incident Response und Postmortems für Verfügbarkeits- und Latenzregressionen.
Abhängig von Ihrem Schwerpunkt können Sie auch:
- Erstellung extern nutzbarer Daten-Pipelines, die Self-Service-Fine-Tuning-Flows für Unternehmenskunden ermöglichen.
- Einrichtung optimierter VLM-Bereitstellungen für Media-Intelligence und Content-Abfragen.
MIT WEM SIE ZUSAMMENARBEITEN WERDEN
- Angewandte Wissenschaft – um Forschungsmodelle in zuverlässiges, hochdurchsatzfähiges Serving zu überführen und die bereitgestellte Qualität getreu der Trainingsumgebung zu halten.
- ML-Engineering-Führung und KI-Plattform – für gemeinsame Infrastruktur, Beschleunigerkapazität und Serving-Primitive im Plattformmaßstab.
- Firefly Foundry Studio – um kreative Produktions-Workflows in performante, zuverlässige ML-Dienste zu übersetzen.
WAS SIE MITBRINGEN
- 5+ Jahre Erfahrung im machine learning Engineering mit erheblicher Verantwortung für Produktions-ML- oder Inferenzdienste im großen Maßstab.
- Starke Python- und deep-learning-Engineering-Kenntnisse (PyTorch), mit praktischer Erfahrung in der Bereitstellung und Skalierung von modellbasierten Diensten.
- Erfahrung in der Zusammensetzung von Multi-Modell-Pipelines und deren Bereitstellung über APIs – Orchestrierung, Batching, Autoscaling und Versionsverwaltung.
- Nachweisliche Erfolge beim Aufbau von Beobachtbarkeit, Überwachung und Alarmierung, auf die Produktionsdienste angewiesen sind, um Latenz- und Durchsatzziele zu erreichen.
- Komfort bei der Arbeit mit mehreren, unterschiedlichen generativen Modellarchitekturen (LLMs und VLMs, Diffusions- und Transformer-Modelle, 3D/Mesh) – genug, um die Ausgabequalität in Zusammenarbeit mit Applied Science zu integrieren, zu optimieren und zu bewerten.
- Erfahrung mit Multi-Tenant-Systemen und Datenisolierung in einem Unternehmens- oder regulierten Kontext.
- Fließende Kenntnisse in Containern und Orchestrierung (Docker, Kubernetes), CI/CD für ML und einer großen Cloud (AWS oder Azure).
- GPU-Inferenzoptimierung für Latenz und Kosten – Quantisierung, Batching und Serving-Runtimes; benutzerdefinierte CUDA von Vorteil.
- Starke, datengesteuerte Problemlösungsfähigkeiten und ausgezeichnete Kommunikation in funktionsübergreifenden Teams.
AUSBILDUNG
- Master- oder PhD-Abschluss in Informatik, Computer Engineering oder einem verwandten Fachgebiet – oder gleichwertige praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Produktions-ML-Systemen.
#FireflyGenAI
Adobe ist stolz darauf, ein Equal Employment Opportunity eeoc.gov/sites/default/files/2023-06/22-088_EEOC_KnowYourRights6.12ScreenRdr.pdf Arbeitgeber zu sein. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Geschlecht, Rasse oder Hautfarbe, ethnischer Zugehörigkeit oder nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, Religion, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Veteranenstatus oder einem anderen geschützten Merkmal. Mehr erfahren. adobe.com/content/dam/cc/en/careers/pdfs/executed-eeo.pdf
Adobe bemüht sich, unsere Karriereseiten und den Einstellungsprozess für alle Nutzer zugänglich zu machen. Wenn Sie eine Behinderung oder einen besonderen Bedarf haben, der eine Anpassung erfordert, um unsere Website zu nutzen oder den Bewerbungsprozess abzuschließen, senden Sie eine E-Mail an [email protected] [[email protected]].
Richtlinien zur KI-Nutzung für Vorstellungsgespräche
Unsere Vorstellungsgespräche sind darauf ausgelegt, Ihre eigenen Fähigkeiten und Ihr Denken widerzuspiegeln. Die Nutzung von KI oder Aufzeichnungstools während Live-Interviews ist nicht gestattet, es sei denn, dies wird ausdrücklich vom Interviewer eingeladen oder im Voraus als angemessene Anpassung genehmigt. Wenn diese Tools unangemessen oder auf eine Weise verwendet werden, die Ihre Arbeit falsch darstellt, wird Ihre Bewerbung möglicherweise nicht im weiteren Verlauf des Prozesses berücksichtigt.
Bei Adobe befähigen wir Mitarbeiter, mit KI zu innovieren – und wir suchen Kandidaten, die dasselbe tun wollen. Als Teil des Einstellungsprozesses geben wir klare Anleitungen, wo KI während des Prozesses gefördert wird und wo sie während Live-Interviews eingeschränkt ist. Sehen Sie, wie wir KI im Einstellungsprozess betrachten careers.adobe.com/us/en/ai-and-your-hiring-experience.
Erwarteter Gehaltsbereich
Unsere Vergütung spiegelt die Arbeitskosten in verschiedenen US-amerikanischen geografischen Märkten wider, und wir zahlen unterschiedlich basierend auf diesen definierten Märkten. Der Gehaltsbereich für diese Position in den USA beträgt $151,800 - $265,350 pro Jahr. Das Gehalt innerhalb dieses Bereichs variiert je nach Arbeitsort und kann auch von berufsbezogenem Wissen, Fähigkeiten und Erfahrung abhängen. Ihr Recruiter kann Ihnen während des Einstellungsprozesses mehr über den spezifischen Gehaltsbereich für den jeweiligen Arbeitsort erzählen. In Kalifornien beträgt der Gehaltsbereich für diese Position $183,300 - $265,350. In Washington beträgt der Gehaltsbereich für diese Position $165,600 - $239,725.
Bei Adobe werden für Vertriebsrollen die Einstiegsgehälter als Gesamt-Zielvergütung (TTC = Basis + Provision) angegeben, und kurzfristige Anreize erfolgen in Form von Verkaufs-Provisionsplänen. Für Nicht-Vertriebsrollen werden die Einstiegsgehälter als Grundgehalt angegeben und kurzfristige Anreize erfolgen in Form des Annual Incentive Plan (AIP).
Darüber hinaus können bestimmte Rollen für langfristige Anreize in Form einer Aktienoption für neue Mitarbeiter in Frage kommen.
Bundesstaatspezifische Hinweise
Kalifornien
Fair Chance Verordnungen
Adobe wird qualifizierte Bewerber mit Festnahme- oder Verurteilungsakten für die Beschäftigung gemäß staatlichen und lokalen Gesetzen und „Fair Chance“-Verordnungen berücksichtigen.
Colorado
Hinweis zum Bewerbungszeitraum
Es gibt keine Frist für die Bewerbung auf diese Stellenausschreibung, da Adobe Bewerbungen für diese Rolle laufend entgegennimmt. Die Ausschreibung bleibt je nach Einstellungsbedarf und Verfügbarkeit der Stelle offen.
Massachusetts
Massachusetts Rechtlicher Hinweis
Es ist in Massachusetts rechtswidrig, einen Lügendetektortest als Bedingung für eine Anstellung oder Weiterbeschäftigung zu verlangen oder durchzuführen. Ein Arbeitgeber, der gegen dieses Gesetz verstößt, unterliegt strafrechtlichen Sanktionen und zivilrechtlichen Haftungen.
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Bei Adobe glauben wir an die Schaffung einer Unternehmenskultur, in der alle Mitarbeiter befähigt sind, etwas zu bewirken. Erfahren Sie mehr über das Leben bei Adobe, einschließlich unserer Werte und Kultur adobe.com/adobe-for-all.html#:~:text=and%20culture.-,Our%20company%20values.,-As%20we%20look, Fokus auf Menschen, Zweck und Gemeinschaft adobe.com/corporate-responsibility.html, Adobe für Alle adobe.com/diversity.html, umfassende Leistungsprogramme benefits.adobe.com/, die Geschichten, die wir erzählen blog.adobe.com/, die Kunden blog.adobe.com/en/topics/customer-stories, denen wir dienen, und wie Sie uns helfen können, unsere Mission zu erfüllen, jeden zu befähigen, zu kreieren.
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