États-Unis
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Omnissa
Ingénieur Staff Machine Learning
États-Unis
Mountain View, California, United States · Atlanta, Georgia, United States
PythonAWSGCPDockerKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
Description du poste
Nous sommes Omnissa ! Omnissa est la première plateforme de travail numérique pilotée par l'IA, conçue pour prendre en charge des expériences flexibles et sécurisées, où que vous travailliez.
Nous intégrons des solutions leaders du secteur, y compris la gestion unifiée des terminaux, les applications et bureaux virtuels, l'expérience numérique des employés, ainsi que la sécurité et la conformité, dans un espace de travail transparent et autonome qui s'adapte à la façon dont les gens travaillent. Notre plateforme stimule l'engagement des employés tout en optimisant les opérations informatiques, la sécurité et les coûts.
Guidés par nos valeurs fondamentales : Agir en alignement, Bâtir la confiance, Favoriser l'inclusivité, Stimuler l'efficacité et Maximiser la valeur client, nous connaissons une croissance rapide et nous nous engageons à avoir un impact significatif. Si vous êtes passionné par la définition de l'avenir du travail, nous serions ravis d'avoir de vos nouvelles.
Quelle est l'opportunité ?
Notre plateforme gère des millions d'appareils sur plusieurs systèmes d'exploitation, ce qui exige des performances, une évolutivité, une disponibilité et une résilience exceptionnelles.
Vous rejoindrez l'équipe AI Platform, le groupe responsable de la création de capacités d'IA fondamentales dans l'écosystème de produits Omnissa.
En tant qu'ingénieur Staff Machine Learning, vous concevrez, construirez et déploierez des systèmes de machine learning qui alimentent l'analyse prédictive, la personnalisation, l'automatisation et les comportements intelligents de la plateforme. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie et produit pour opérationnaliser les modèles au sein de notre environnement cloud à grande échelle tout en promouvant les meilleures pratiques d'ingénierie ML. Vous piloterez les initiatives d'ingénierie de bout en bout et contribuerez à favoriser une culture de forte responsabilité, d'amélioration continue et d'excellence en ingénierie.
Omnissa est une entreprise qui respecte l'égalité des chances en matière d'emploi et interdit toute discrimination et tout harcèlement.
Chez Omnissa, nous nous engageons à maintenir un processus d'embauche équitable, cohérent et sécurisé pour tous les candidats. Dans le cadre de cette approche, nous utilisons des pratiques standard d'entretien et de vérification conçues pour assurer l'alignement et protéger à la fois les candidats et l'organisation. Ces pratiques sont appliquées avec soin et dans le respect de la vie privée des candidats.
Voici une répartition :
Lieu : Mountain View, CA ou Atlanta, GA
Type de lieu : hybride
Attentes de déplacement : Aucun
Rémunération : Le salaire de base typique pour ce rôle est entre USD $162,512 – $342,750 par an et il peut être éligible à la participation à un programme de bonus d'entreprise.
La rémunération réelle offerte peut varier de la fourchette de salaire publiée en fonction de l'emplacement géographique, de l'expérience professionnelle, de l'éducation, du niveau de compétence ou d'autres facteurs pertinents.
Omnissa s'engage à respecter le principe de l'égalité des chances en matière d'emploi et à fournir un environnement de travail exempt de discrimination et de harcèlement. Toutes les décisions d'emploi chez Omnissa sont basées sur les besoins de l'entreprise, les exigences du poste et les qualifications individuelles, sans égard à la race, la couleur, la religion, l'ascendance, l'origine ethnique, l'origine nationale, sociale ou ethnique, le sexe (y compris la grossesse), l'âge, le handicap physique, mental ou sensoriel, le statut VIH, l'orientation sexuelle, l'identité et/ou l'expression de genre, le statut matrimonial, d'union civile ou de partenariat domestique, le service passé, présent ou futur dans les forces armées, les antécédents médicaux familiaux ou les informations génétiques, le statut familial ou parental, le statut de vétéran, ou tout autre statut protégé par les lois ou réglementations applicables dans les lieux où nous opérons. Omnissa ne tolérera aucune discrimination ou harcèlement basé sur l'une de ces caractéristiques. Omnissa accueille les candidats de tous âges. Omnissa fournira des aménagements raisonnables aux candidats et aux employés qui ont des handicaps protégés, conformément aux lois fédérales, étatiques et locales applicables.
Responsabilités
- Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning pour la classification, la prédiction, la détection d'anomalies et l'automatisation intelligente.
- Construire et maintenir des pipelines de données évolutifs pour l'entraînement, l'évaluation et l'inférence en temps réel/batch des modèles.
- Optimiser les modèles et pipelines ML pour les performances, l'évolutivité, la fiabilité et l'efficacité des coûts.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour intégrer des solutions ML dans les fonctionnalités et services principaux de la plateforme.
- Mener des expérimentations, des évaluations et des itérations de modèles en utilisant des métriques quantitatives et des tests A/B si nécessaire.
- Implémenter l'observabilité des modèles, la surveillance et la détection de dérive pour assurer la fiabilité en production.
- Se tenir au courant des avancées en matière de machine learning, d'IA et de technologies LLM, et les appliquer aux cas d'utilisation du produit.
Prérequis
Qu'apporterez-vous à Omnissa ?
- 5+ années d'expérience dans des rôles d'ingénierie machine learning ou de science des données.
- Solide maîtrise de Python et des frameworks ML (par exemple, PyTorch, TensorFlow, Scikitlearn).
- Expérience dans la construction et l'exploitation de flux de traitement de données (batch ou streaming) et dans le travail avec des plateformes cloud (AWS, Azure, ou GCP).
- Solide compréhension des algorithmes de machine learning, des statistiques et des techniques d'évaluation de modèles.
- Familiarité avec les technologies de conteneurisation et d'orchestration (Docker, Kubernetes).
- Expérience pratique avec les grands modèles de langage (LLMs), y compris le fine-tuning, l'ingénierie de prompts et le déploiement.
- Connaissance des modèles d'embedding de texte et des bases de données vectorielles pour les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG).
- Solides compétences en résolution de problèmes et capacité à collaborer efficacement au sein d'équipes Agile.
- Très motivé, adaptable et désireux d'apprendre de nouvelles technologies.
Éducation : Baccalauréat préféré, ou une combinaison équivalente d'éducation et d'expérience professionnelle pertinente.
Compétences préférées
- Expérience avec les frameworks de calcul distribué (par exemple, Spark, Ray).
- Expérience avec les frameworks d'orchestration (par exemple, LangChain/LangGraph) pour construire des agents IA et des systèmes multi-agents.
- Expérience dans la construction de feature stores ou le travail avec des bases de données vectorielles.
- Connaissance des architectures d'inférence en temps réel et des systèmes de surveillance de modèles.
- Expérience dans le développement de services ML évolutifs via REST/gRPC.
En plus d'une rémunération compétitive, Omnissa offre une variété d'avantages tels que la participation aux bénéfices de l'entreprise, une assurance maladie, un plan 401k avec cotisations de contrepartie, une assurance invalidité, des congés payés, des opportunités de croissance, et plus encore.
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