États-Unis
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Adobe
Ingénieur Senior Machine Learning (Services/MLOps)
États-Unis
San Francisco, California, United States · San Jose, California, United States · Seattle, Washington, United States
PythonAWSDockerKubernetes
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L'OPPORTUNITÉ
Firefly Foundry est l'offre de services gérés d'entreprise de Adobe pour l'IA générative multimédia personnalisée — modèles d'images, vidéo et 3D affinés sur la propriété intellectuelle de chaque client, associés à des flux de production créative et une couche d'intelligence médiatique, et déployés sur les surfaces Adobe nouvelles et existantes.
L'activité a gagné une traction significative dans les médias et le divertissement, le marketing et le commerce de détail, et s'étend rapidement à des secteurs adjacents.
Nous recrutons un Ingénieur Senior Machine Learning pour construire les pipelines et les services qui transforment les modèles de Firefly Foundry en produits fiables de niveau entreprise. Vous composerez des pipelines de modèles hétérogènes comprenant des modèles de LLMs affinés, de génération d'images et de vidéo, de reconstruction de maillage 3D, des up-samplers, des vérificateurs NSFW et de sécurité, et des modèles de garde-fous de propriété intellectuelle — vous les déployerez en tant que services, vous les mettrez à l'échelle pour le trafic d'entreprise, et vous les concevrez pour répondre aux budgets de latence et de débit cibles, tout en garantissant que la qualité servie corresponde à l'environnement d'entraînement et de référence. Tout au long de ce travail, vous intégrerez et opérerez plusieurs architectures de modèles génératifs distinctes, dans un mélange qui évolue rapidement.
Il s'agit d'un rôle à forte responsabilité dans un environnement en évolution rapide, avec un impact direct et mesurable sur la latence, le coût et la qualité de tout ce que Firefly Foundry livre.
Selon votre domaine d'intervention, vous pourriez être responsable des pipelines de données externalisables pour le réglage fin en libre-service, des déploiements VLM optimisés pour l'intelligence médiatique et les requêtes, ou de la plateforme qui permet à l'équipe de déployer rapidement de nouveaux pipelines avec une observabilité complète.
CE QUE VOUS FEREZ
- Assumer le cycle de vie complet de la diffusion pour les pipelines de modèles hétérogènes — empaquetage, déploiement versionné, canary/rollback et autoscaling — du point de contrôle de recherche au point de terminaison d'entreprise.
- Déployer ces pipelines en tant que services et les mettre à l'échelle pour le trafic d'entreprise, en respectant les budgets de latence et de débit cibles.
- Garantir que la qualité servie correspond à l'environnement d'entraînement et de référence — combler les écarts entre l'entraînement et la diffusion en termes de précision, de pré-traitement et de versions de modèles.
- Concevoir pour l'entreprise dès le départ : limites de multi-location, isolation des données et contrôles qui nous permettent d'honorer les contrats de propriété intellectuelle des clients sous audit.
- Construire la plateforme sous-jacente — déploiement rapide de pipelines, observabilité, surveillance et alertes.
- Définir et appliquer des portes de qualité dans le pipeline de déploiement – évaluation automatisée, détection de régression et surveillance de dérive qui empêchent les mauvaises versions de modèles d'atteindre la production.
- Gérer la capacité et le coût des GPU – utilisation, efficacité du batching et dimensionnement correct des flottes d'accélération par rapport aux SLA de latence.
- Exploiter les opérations ML en production – astreintes, réponse aux incidents et post-mortems pour les régressions de disponibilité et de latence.
Selon votre domaine d'intervention, vous pourriez également :
- Construire des pipelines de données externalisables qui alimentent les flux de réglage fin en libre-service pour les clients d'entreprise.
- Mettre en place des déploiements VLM optimisés pour l'intelligence médiatique et l'interrogation de contenu.
AVEC QUI VOUS COLLABOREREZ
- Science Appliquée — pour transformer les modèles de recherche en services fiables à haut débit et maintenir la qualité servie fidèle à l'environnement d'entraînement.
- Leadership en ingénierie ML et Plateforme IA — sur l'infrastructure partagée, la capacité d'accélérateur et les primitives de service à l'échelle de la plateforme.
- Firefly Foundry Studio — pour traduire les flux de production créative en services ML performants et fiables.
CE QUE VOUS APPORTEZ
- 5+ années d'expérience en ingénierie machine learning, avec une responsabilité significative des services ML ou d'inférence en production à grande échelle.
- Solides compétences en ingénierie Python et deep-learning (PyTorch), avec une expérience pratique du déploiement et de la mise à l'échelle de services basés sur des modèles.
- Expérience dans la composition de pipelines multi-modèles et leur diffusion via des APIs — orchestration, batching, autoscaling et gestion des versions.
- Un historique de construction de l'observabilité, de la surveillance et des alertes sur lesquelles les services de production s'appuient pour atteindre les objectifs de latence et de débit.
- Confort à travailler sur plusieurs architectures de modèles génératifs distinctes (LLMs et VLM, modèles de diffusion et de transformeur, 3D/maillage) — suffisamment pour intégrer, optimiser et raisonner sur la qualité de sortie, en partenariat avec la Science Appliquée.
- Expérience des systèmes multi-locataires et de l'isolation des données dans un contexte d'entreprise ou réglementé.
- Maîtrise des conteneurs et de l'orchestration (Docker, Kubernetes), CI/CD pour le ML, et d'un cloud majeur (AWS ou Azure).
- Optimisation de l'inférence GPU pour la latence et le coût — quantification, batching et runtimes de diffusion ; CUDA personnalisé un plus.
- Solides compétences en résolution de problèmes basées sur les données et excellente communication au sein d'équipes interfonctionnelles.
FORMATION
- Master ou Doctorat en Informatique, Génie Informatique ou un domaine connexe — ou expérience pratique équivalente dans la construction et l'exploitation de systèmes ML en production.
#FireflyGenAI
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Adobe s'efforce de rendre notre site Carrières et notre processus de recrutement accessibles à tous les utilisateurs. Si vous avez un handicap ou un besoin spécial nécessitant un aménagement pour naviguer sur notre site Web ou compléter le processus de candidature, envoyez un e-mail à [email protected] [[email protected]].
Directives d'utilisation de l'IA pour les entretiens
Nos entretiens sont conçus pour refléter vos propres compétences et votre réflexion. L'utilisation d'outils d'IA ou d'enregistrement pendant les entretiens en direct n'est pas autorisée, sauf invitation explicite de l'interviewer ou approbation préalable dans le cadre d'un aménagement raisonnable. Si ces outils sont utilisés de manière inappropriée ou d'une manière qui déforme votre travail, votre candidature pourrait ne pas être retenue dans le processus.
Chez Adobe, nous donnons aux employés les moyens d'innover avec l'IA — et nous recherchons des candidats désireux de faire de même. Dans le cadre de l'expérience d'embauche, nous fournissons des directives claires sur les domaines où l'IA est encouragée pendant le processus et où elle est restreinte pendant les entretiens en direct. Découvrez comment nous envisageons l'IA dans l'expérience d'embauche careers.adobe.com/us/en/ai-and-your-hiring-experience.
Fourchette de rémunération attendue
Notre rémunération reflète le coût de la main-d'œuvre sur plusieurs marchés géographiques américains, et nous payons différemment en fonction de ces marchés définis. La fourchette de rémunération aux États-Unis pour ce poste est de 151,800 $ - 265,350 $ par an. La rémunération dans cette fourchette varie selon le lieu de travail et peut également dépendre des connaissances, des compétences et de l'expérience liées au poste. Votre recruteur pourra vous fournir plus d'informations sur la fourchette salariale spécifique au lieu d'emploi pendant le processus d'embauche. En Californie, la fourchette de rémunération pour ce poste est de 183,300 $ - 265,350 $. Dans l'État de Washington, la fourchette de rémunération pour ce poste est de 165,600 $ - 239,725 $.
Chez Adobe, pour les postes de vente, les salaires de départ sont exprimés en rémunération cible totale (TTC = salaire de base + commission), et les incitations à court terme prennent la forme de plans de commission de vente. Pour les postes non commerciaux, les salaires de départ sont exprimés en salaire de base et les incitations à court terme prennent la forme du Plan d'Incitations Annuel (AIP).
En outre, certains postes peuvent être éligibles à des incitations à long terme sous la forme d'une attribution d'actions pour les nouveaux employés.
Avis spécifiques à l'État
Californie
Ordonnances de juste chance
Adobe examinera les candidats qualifiés ayant des antécédents d'arrestation ou de condamnation pour emploi, conformément aux lois étatiques et locales et aux ordonnances de « juste chance ».
Colorado
Avis de fenêtre de candidature
Il n'y a pas de date limite pour postuler à cette offre d'emploi car Adobe accepte les candidatures pour ce poste en continu. L'offre restera ouverte en fonction des besoins d'embauche et de la disponibilité du poste.
Massachusetts
Avis légal du Massachusetts
Il est illégal dans le Massachusetts d'exiger ou d'administrer un test de détecteur de mensonges comme condition d'emploi ou de maintien de l'emploi. Un employeur qui enfreint cette loi est passible de sanctions pénales et de responsabilité civile.
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Chez Adobe, nous croyons en la création d'une culture d'entreprise où tous les employés sont habilités à avoir un impact. Apprenez-en davantage sur la vie chez Adobe, y compris nos valeurs et notre culture adobe.com/adobe-for-all.html#:~:text=and%20culture.-,Our%20company%20values.,-As%20we%20look, notre concentration sur les personnes, le but et la communauté adobe.com/corporate-responsibility.html, Adobe pour Tous adobe.com/diversity.html, nos programmes de avantages complets benefits.adobe.com/, les histoires que nous racontons blog.adobe.com/, les clients blog.adobe.com/en/topics/customer-stories que nous servons, et comment vous pouvez nous aider à faire progresser notre mission d'autonomiser chacun à créer.
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