Jobgether

Ingénieur IA Principal, Pipelines Média

États-Unis

United States

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À propos du poste

Ce poste est publié pour le compte d'une entreprise partenaire, qui gère toutes les candidatures et les étapes suivantes. Notre partenaire recherche un Ingénieur IA Principal, Pipelines Média basé aux États-Unis.

Comment fonctionne Jobgether

Nous utilisons un processus de mise en relation basé sur l'IA pour garantir que votre candidature est examinée rapidement, objectivement et équitablement par rapport aux exigences fondamentales du poste. Notre système identifie les candidats les mieux adaptés, et cette liste restreinte est ensuite partagée directement avec l'entreprise qui recrute. La décision finale et les étapes suivantes (entretiens, évaluations) sont gérées par leur équipe interne.

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#LI-CL1

Occupez un rôle technique de premier plan dans la création de systèmes de transformation média basés sur l'IA, aidant les créateurs et les marques média à étendre la portée de leur contenu sur différentes plateformes et langues. En tant qu'Ingénieur Principal, vous définirez l'architecture et la feuille de route technique des pipelines qui transforment de vastes catalogues média en vidéos courtes, doublages multilingues et formats optimisés pour la découverte assistée par IA. Vous combinerez ingénierie pratique et prise de décision stratégique dans les domaines de l'IA multimodale, des systèmes distribués et de l'infrastructure cloud. Un accent particulier sera mis sur l'amélioration de la vitesse de traitement, le contrôle des coûts d'inférence et la garantie d'une qualité de sortie élevée et constante à grande échelle. En travaillant en étroite collaboration avec des spécialistes de l'IA et des responsables interfonctionnels, vous établirez des normes d'ingénierie et guiderez les fonctionnalités critiques, de l'expérimentation à la production. C'est une opportunité de façonner un produit en évolution rapide tout en résolvant des défis complexes à l'intersection de l'IA, des médias et de la fiabilité en entreprise.

Responsabilités

Vous serez responsable de la direction technique et de la livraison pratique du pipeline principal de transformation média, en veillant à ce qu'il reste évolutif, rentable, fiable et adaptable à mesure que les modèles et les besoins des clients évoluent. Vos responsabilités incluront :

  1. Architecture de pipeline : Définir l'architecture pour l'ingestion, la transformation, l'assurance qualité et la livraison des médias. Prendre des décisions clés concernant l'orchestration, les modèles de données, les limites de service et la conception du système, en les documentant clairement pour les autres ingénieurs.
  1. Stratégie de modèles et de fournisseurs : Évaluer et sélectionner des technologies parmi les grands modèles de langage, la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la traduction et le traitement vidéo. Mener des comparaisons structurées de modèles et déterminer quand construire, acheter ou affiner des solutions.
  1. Infrastructure IA flexible : Concevoir des pipelines modulaires permettant de remplacer ou de mettre à niveau les modèles d'IA et les fournisseurs de services sans nécessiter de changements architecturaux majeurs.
  1. Optimisation des coûts, de la latence et du débit : Maîtriser le coût par minute de média traité et améliorer l'efficacité grâce au traitement par lots, à la mise en cache, au routage intelligent et à la gestion des ressources GPU. Veiller à ce que le système se dégrade de manière contrôlée lorsque les fournisseurs externes subissent des retards ou des pannes.
  1. Évaluation et assurance qualité : Développer des cadres d'évaluation pour la précision de la traduction, le naturel et la synchronisation du doublage, la sélection des clips et la conformité à la marque. Mettre en œuvre des portes de qualité automatisées, des contrôles de vérification, la détection de silence et la détection de défaillance, soutenus par une revue humaine ciblée.
  1. Fiabilité en entreprise : Établir des objectifs de niveau de service (SLO), des pratiques d'observabilité, des procédures de réponse aux incidents et des normes robustes de traitement des données pour le contenu client sensible, non publié ou soumis à des droits.
  1. Droits, consentement et sécurité de l'IA : Collaborer avec la direction pour aborder le consentement au clonage vocal, les droits à l'image, la propriété du contenu et la divulgation de l'IA, en intégrant les garanties pertinentes dans l'architecture du système.
  1. Normes d'ingénierie et mentorat : Fixer les attentes en matière de documentation de conception, de revues de code, de tests et de qualité technique. Soutenir les autres ingénieurs par le mentorat, le travail en binôme et des retours constructifs.
  1. Livraison de produit pratique : Développer personnellement des composants critiques et diriger des initiatives prioritaires de la feuille de route, des prototypes initiaux au déploiement en production.
  1. Amélioration continue : Identifier les goulots d'étranglement en matière d'évolutivité, évaluer les performances de l'architecture à dix fois le volume actuel et mettre en œuvre des améliorations qui augmentent l'efficacité, la qualité et la maturité opérationnelle.
  1. Résultats mesurables : Réduire les coûts de traitement, établir des scores de qualité traçables pour chaque type de sortie, accélérer l'introduction de nouveaux modèles et langues, et fournir des rapports de fiabilité transparents aux clients entreprises.

Exigences

Vous êtes un ingénieur expérimenté, orienté produit, qui combine une expertise approfondie des systèmes avec une expérience pratique de l'IA générative. Vous êtes à l'aise pour prendre des décisions techniques à fort impact dans un environnement en évolution, valider des hypothèses par l'expérimentation et assumer la responsabilité des résultats en production.

  1. Vaste expérience en ingénierie : Généralement 10+ années d'expérience en génie logiciel, incluant la responsabilité de systèmes en production avec des utilisateurs réels, des engagements de disponibilité et des contraintes de coûts.
  1. Expertise en IA générative en production : Expérience démontrée dans la livraison de systèmes d'IA multimodaux ou basés sur LLM en production, incluant les flux de travail agents, les pipelines multi-étapes ou la génération augmentée par récupération (RAG).
  1. Préparation à la production et évaluation : Expérience dans la résolution des défis qui vont au-delà des prototypes, notamment les cadres d'évaluation, les tentatives de rejeu, la gestion des défaillances, la surveillance et la gestion des coûts d'inférence.
  1. Programmation et infrastructure cloud : Maîtrise approfondie de Python et/ou TypeScript, ainsi qu'une expérience avec au moins une plateforme cloud majeure. Capacité à sélectionner des technologies en fonction des exigences techniques et commerciales et à expliquer clairement les compromis.
  1. Systèmes distribués : Compréhension solide de l'orchestration des tâches, des files d'attente de messages, des systèmes de stockage, des bases de données et de la conception de charges de travail à grande échelle qui s'exécutent sur de longues périodes et doivent se remettre des défaillances.
  1. Leadership technique : Expérience dans la définition de l'orientation architecturale pour des systèmes utilisés par d'autres ingénieurs, soutenue par une documentation de conception, des revues de code et du mentorat.
  1. Esprit orienté IA : Curiosité pour les modèles et outils émergents, avec l'habitude d'expérimenter, de construire des prototypes et de développer des outils ou des agents personnalisés. Capacité à distinguer les expériences prometteuses des solutions prêtes pour la production.
  1. Jugement technique solide : Confiance dans la prise de décision avec des informations incomplètes, l'évaluation des risques, l'explication des hypothèses et le changement de direction lorsque les preuves le justifient.
  1. Leadership collaboratif : Solides compétences en communication, humilité, intégrité et respect des disciplines techniques et créatives. Capacité à donner et recevoir des retours de manière constructive.
  1. Orientation produit et entreprise : Un fort accent sur l'exécution, la valeur commerciale, les besoins des clients et les résultats mesurables plutôt que sur l'expérimentation pour elle-même.
  1. Autonomie et responsabilité : Capacité à travailler efficacement dans un environnement distant, à prioriser de manière indépendante en fonction des objectifs de l'entreprise, à assumer les résultats et à tenir les parties prenantes informées.

Une expérience supplémentaire qui serait avantageuse inclut :

  1. Traitement média : Familiarité avec FFmpeg, les codecs, les conteneurs, le transcodage, la normalisation du volume sonore et les formats de sous-titres.
  1. IA vocale et audio : Expérience avec la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, le clonage vocal, la diarisation des locuteurs ou les technologies de synchronisation labiale.
  1. Compréhension vidéo : Connaissance de la détection de scènes, de l'extraction de moments forts, de la sélection de clips ou des plongements multimodaux.
  1. Hébergement de modèles sur GPU : Expérience dans l'auto-hébergement de modèles d'IA open-source sur GPU, incluant la planification de la capacité et l'optimisation des coûts.
  1. Récupération de contenu : Familiarité avec les systèmes de récupération et la recherche vectorielle sur de vastes catalogues de contenu.
  1. Expérience industrielle : Antécédents dans les médias, l'édition, le podcasting, les plateformes de créateurs ou la fourniture de solutions technologiques à des clients média entreprises.

Avantages

  • Propriété technique : Dirigez l'architecture et l'orientation technique d'un produit IA central tout en restant impliqué dans le travail d'ingénierie critique.
  • Impact produit : Construisez des outils basés sur l'IA qui aident les créateurs et les marques média à distribuer du contenu sur différentes plateformes, langues et canaux de découverte pilotés par l'IA.
  • Défis IA avancés : Travaillez sur l'IA multimodale, l'orchestration de modèles, les technologies vocales, le traitement vidéo et les systèmes distribués à grande échelle.
  • Autonomie en ingénierie : Influencez les choix technologiques, l'architecture, la stratégie des fournisseurs et la feuille de route du produit.
  • Collaboration interfonctionnelle : Travaillez en étroite collaboration avec des spécialistes en ingénierie IA et des dirigeants organisationnels pour traduire des objectifs de produit ambitieux en systèmes de production.
  • Croissance professionnelle : Établissez des normes d'ingénierie, encadrez d'autres ingénieurs et aidez à façonner les fondations techniques d'un produit IA en évolution.

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