Canadá
Global Relay
Electronic Arts
Ingeniero Principal de ML
Canadá
Vancouver, British Columbia, Canada · Redwood City, California, United States
AWS
Traducción automática. Consulta el original.
DESCRIPCIÓN Y REQUISITOS
Electronic Arts crea experiencias de entretenimiento de alto nivel que inspiran a jugadores y fans de todo el mundo. Aquí, todo el mundo forma parte de la historia. Parte de una comunidad que conecta en todo el planeta. Un lugar donde la creatividad prospera, se invitan nuevas perspectivas y las ideas importan. Un equipo donde todos hacen que el juego suceda.
En EA, creemos que los juegos son poderosos porque reúnen múltiples formas en las que la gente interactúa: jugar, ver, crear y conectar. Y, cada vez más, las mayores plataformas de entretenimiento no son solo lugares para consumir contenido, sino lugares donde las comunidades construyen.
El contenido creado por los usuarios ya es una parte probada de la historia de EA, desde las herramientas de creación de la comunidad en Battlefield hasta The Gallery en The Sims 4. Creemos que las nuevas tecnologías y herramientas creativas ampliarán la forma en que los jugadores interactúan y contribuyen a nuestras experiencias, respaldadas por un diseño de producto reflexivo, sistemas de seguridad y un alcance global. Nuestro enfoque es permitir que más jugadores participen en la expresión creativa haciendo que la creación sea más fácil, segura y gratificante.
Como Ingeniero Principal de ML, Training Pipelines, serás responsable de los sistemas que preparan y entregan datos de juegos multimodales para el entrenamiento de modelos a gran escala. Establecerás la arquitectura para estas canalizaciones de entrada de entrenamiento y mejorarás el rendimiento de los datos, la utilización de aceleradores, la reproducibilidad y la recuperación ante fallos.
Tus responsabilidades se centrarán inicialmente en la contribución individual práctica y el liderazgo técnico, con el potencial de asumir responsabilidades de gestión de personas a medida que el equipo crezca. Te asociarás con investigadores y equipos centrales de datos y computación para convertir los requisitos de modelos en evolución en capacidades de entrenamiento reutilizables.
Responsabilidades
- Arquitectarás y construirás canalizaciones de entrada de entrenamiento compartidas desde la captura de juegos certificada hasta los aceleradores, cubriendo el diseño de almacenamiento, decodificación, fragmentación, muestreo, empaquetado, procesamiento por lotes, almacenamiento en caché, pre-captura y entrega de host a dispositivo a través de múltiples marcos de entrenamiento.
- Definirás esquemas, contratos de datos, codificaciones, compresión y estándares para el versionado de conjuntos de datos, linaje, calidad, cobertura, criterios de aceptación y divisiones reproducibles.
- Construirás cargadores deterministas e iteración segura con puntos de control que se recuperen de fallos de trabajadores o hardware y datos corruptos, incluyendo reinicios elásticos y cambios en el tamaño del clúster o paralelismo.
- Diseñarás mezclas de conjuntos de datos reproducibles y lotes equilibrados a través de modalidades, resoluciones, longitudes de secuencia, títulos y condiciones de captura, teniendo en cuenta la localidad de trabajadores/rangos y el paralelismo distribuido.
- Realizarás evaluaciones comparativas y aplicarás el rendimiento, el tiempo de espera de datos, el tiempo de paso y la utilización y bloqueos de aceleradores. Modelarás la utilización de FLOPs (MFU) cuando corresponda, el sesgo por rango, la eficiencia de escalado, el tiempo de reinicio, la fiabilidad y los objetivos de costes a través de miles de aceleradores.
- Diagnosticarás cuellos de botella y fallos intermitentes en el almacenamiento, E/S de red, CPU, memoria, decodificación, preprocesamiento y aceleradores, incluyendo rezagados, hardware defectuoso, muestras corruptas y lotes desequilibrados.
- Integrarás compiladores, tiempos de ejecución, núcleos optimizados, entrenamiento de baja precisión y procesamiento de medios acelerado por hardware. Mantendrás una entrega y recuperación de datos eficiente bajo FSDP/HSDP, paralelismo de tensores, contexto y canalización en entornos de aceleradores heterogéneos.
- Liderarás revisiones de arquitectura de canalizaciones de entrenamiento, mentorizarás a ingenieros y alinearás prioridades con los líderes de investigación. Traducirás los requisitos de modelos y acceso a datos en sistemas escalables basados en servicios de infraestructura compartidos, mientras los investigadores mantienen la propiedad de la investigación de modelos.
Cualificaciones
- 20+ años de experiencia en desarrollo, incluyendo la propiedad de sistemas de producción para la entrada de entrenamiento distribuido, con mejoras medibles en rendimiento, utilización de aceleradores, tiempo de paso, fiabilidad, tiempo de recuperación o costes.
- Experiencia en la construcción de sistemas de entrenamiento e ingestión personalizados de PyTorch o adaptación de TorchTitan, JAX/XLA con MaxText, Megatron Core/NeMo, o pilas equivalentes para trabajos individuales que abarcan miles de aceleradores.
- Experiencia en FSDP2/HSDP, paralelismo de tensores/contexto/canalización, entrenamiento de precisión mixta y optimización en una o más plataformas de aceleradores como GPUs, TPUs o AWS Trainium.
- Experiencia en pre-entrenamiento y comprensión de cómo la arquitectura del modelo, la representación de datos, el procesamiento por lotes y la orquestación afectan al diseño y la eficiencia del sistema de entrenamiento.
- Experiencia en la construcción de transmisión multimodal a gran escala o ingestión acelerada por hardware con Ray Data, Mosaic Streaming, WebDataset, NVIDIA DALI, NVDEC o tecnologías equivalentes.
- Conocimiento profundo de fragmentación, muestreo, empaquetado, almacenamiento en caché, pre-captura, mezcla de datos determinista, iteración segura con puntos de control y reinicio elástico; experiencia con esquemas, versionado de conjuntos de datos, linaje, calidad y entrenamiento/evaluación reproducible.
- Experiencia en la creación de perfiles de E/S, CPU, memoria, red, trabajadores distribuidos y aceleradores, incluyendo el diagnóstico de fallos entre capas y fallos intermitentes.
Transparencia salarial - Norteamérica
COMPENSACIÓN Y BENEFICIOS
Los rangos enumerados a continuación son lo que EA espera pagar de buena fe a los solicitantes para este puesto en estas ubicaciones en el momento de esta publicación. Si resides en una ubicación diferente, un reclutador te informará sobre el rango y los beneficios aplicables. El salario ofrecido se determinará en función de una serie de factores comerciales y del candidato relevantes (por ejemplo, educación, cualificaciones, certificaciones, experiencia, habilidades, ubicación geográfica o necesidades comerciales).
RANGOS SALARIALES
- Columbia Británica (según la ubicación, por ejemplo, Vancouver frente a Victoria) *$204,600 - $287,500 CAD
- California (según la ubicación, por ejemplo, Los Ángeles frente a San Francisco) *$227,300 - $344,700 USD
El salario es solo una parte de la compensación total en EA.
En EE. UU., ofrecemos un paquete de beneficios que incluye tiempo libre remunerado (3 semanas al año para empezar), 80 horas al año de tiempo por enfermedad, 16 días festivos pagados por la empresa al año, 10 semanas de tiempo libre remunerado para vincularse con el bebé, seguro médico/dental/de visión, seguro de vida, seguro de discapacidad y 401(k) para empleados regulares a tiempo completo. Ciertos puestos también pueden ser elegibles para bonificaciones y otros programas de incentivos.
Para Canadá, ofrecemos un paquete de beneficios que incluye vacaciones (3 semanas al año para empezar), 10 días al año de tiempo por enfermedad, complemento pagado a los beneficios de EI/QPIP hasta el 100% del salario base cuando das la bienvenida a un nuevo hijo (12 semanas por maternidad y 4 semanas por licencia parental/adopción), cobertura extendida de salud/dental/visión, seguro de vida, seguro de discapacidad, plan de jubilación para empleados regulares a tiempo completo. Ciertos puestos también pueden ser elegibles para bonificaciones y otros programas de incentivos.
Sobre Electronic Arts
Estamos orgullosos de tener una amplia cartera de juegos y experiencias, ubicaciones en todo el mundo y oportunidades en toda EA. Valoramos la adaptabilidad, la resiliencia, la creatividad y la curiosidad. Desde un liderazgo que saca a relucir tu potencial, hasta la creación de espacio para aprender y experimentar, te capacitamos para hacer un gran trabajo y buscar oportunidades de crecimiento.
Adoptamos un enfoque holístico de nuestros programas de beneficios, enfatizando el bienestar físico, emocional, financiero, profesional y comunitario para apoyar una vida equilibrada. Nuestros paquetes están adaptados para satisfacer las necesidades locales y pueden incluir cobertura médica, apoyo al bienestar mental, ahorros para la jubilación, tiempo libre remunerado, licencias familiares, juegos gratuitos y más. Fomentamos entornos donde nuestros equipos siempre puedan dar lo mejor de sí mismos en lo que hacen.
Electronic Arts es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todas las decisiones de empleo se toman sin distinción de raza, color, origen nacional, ascendencia, sexo, género, identidad o expresión de género, orientación sexual, edad, información genética, religión, discapacidad, condición médica, embarazo, estado civil, estado familiar, estado de veterano o cualquier otra característica protegida por la ley. También consideraremos para el empleo a solicitantes cualificados con antecedentes penales de acuerdo con la ley aplicable. EA también realiza adaptaciones en el lugar de trabajo para personas cualificadas con discapacidades según lo exige la ley aplicable.
INFORMACIÓN GENERAL
Ubicaciones: Redwood City, California, Estados Unidos de América
* Ubicación: Vancouver
* Estado: Columbia Británica
* País: Canadá
ID del puesto 216087
Tipo de trabajador Empleado regular
Estudio/Departamento Otro
Modelo de trabajo Híbrido
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