Ingeniero de Machine Learning Senior, Frameworks de Datos

Sobre el papel Estamos buscando un Ingeniero Superior de Aprendizaje de Máquinas para unirse a nuestro equipo de Marcos de Datos de Ciencias Aplicados responsable de construir la infraestructura fundamental que potencia la formación y la inferencia multimodal de gran escala. Este papel es ideal para alguien con sistemas sólidos distribuidos y fundamentos de la ingeniería de datos que está deseoso de trabajar en un entorno de ML-adjacent, contribuyendo a la formación de cargadores de datos, marcos de referencia distribuidos, tuberías de enriquecimiento y sistemas de gestión de conjuntos de datos que permiten a los equipos ML formar modelos de bases a escala de petabyte. Trabajará en proyectos de alto impacto que implican carga de datos distribuidas para cargas de trabajo de formación de PyTorch, tuberías de inferencia de lotes para el enriquecimiento de características, infraestructura de búsqueda semántica para el descubrimiento de conjuntos de datos, y tuberías de datos ML de grado de producción que apoyan el desarrollo de modelos de IA generativos. Sus sistemas procesarán miles de millones de imágenes, videos, y contenido multimodal en grupos de GPU a gran escala. Si usted está emocionado por construir marcos de datos distribuidos, optimizar los oleoductos de datos a escala, y aumentar su experiencia en la infraestructura ML, nos encantaría saber de usted. Lo que harás • Contribuir a la construcción y mantenimiento de cargas de datos de capacitación distribuidas que manejan la ingestión de datos multifunción, muestreo temporal y transformaciones en tiempo real para los flujos de trabajo de formación de modelos a gran escala. • Ayuda a implementar y mantener los sistemas de registro de valores y conjuntos de datos que soportan la formación de modelos multimodales a través de imágenes, vídeos, documentos y texto. • Construir y mantener tuberías de inferencia de lotes para la extracción de características a gran escala, • procesamiento de activos a través de grupos GPU distribuidos con gestión de colas y tolerancia a fallas. • Desarrollar sistemas de procesamiento de datos utilizando marcos como Apache Ray, Spark, DuckDB o herramientas de cálculo distribuidas similares para la ingestión de datos basadas en SQL y formatos de almacenamiento basados en Apache Arrow. • Apoyo a las capacidades de búsqueda semánticas e infraestructura de bases de datos vectoriales (por ejemplo, • OpenSearch, LanceDB) para el descubrimiento de conjuntos de datos y la recuperación basada en la incrustación. • Contribuir a la infraestructura CI/CD para los sistemas de ML, incluido el corredor auto hospedado • administración, Docker construye imágenes, sistemas automatizados de pruebas y automatización de despliegue. • Colaborar con los equipos de investigación de ML para traducir los requisitos de capacitación en infraestructura de carga y procesamiento de datos fiable y escalable. • Escribir componentes de marco reutilizables, SDKs y documentación para ayudar a acelerar la adopción de plataformas en equipos de modelado. • Optimize data pipeline performance across dimensions like startup latencia, rendimiento, huella de memoria y utilización de GPU. • Contribuir a estándares de observabilidad y fiabilidad para sistemas de datos de producción • apoyo a las cargas de trabajo de entrenamiento 24 horas. Lo que necesitas para triunfar • 5-6 años de experiencia profesional construyendo y operando sistemas distribuidos o infraestructura de datos en entornos de producción. • Comprensión sólida de conceptos de computación distribuidos y experiencia con marco como Apache Spark, Ray, Dask o equivalente. • Familiaridad con plataformas de nube (AWS o Azure) y plataformas de datos como Databricks o Spark. • Competencia en Python y sólidos fundamentos de ingeniería de software: diseño de sistemas, estructuras de datos, algoritmos. • Familiaridad con marcos ML como PyTorch o TensorFlow; experiencia ML práctica es un plus pero no requiere. • Familiaridad básica con las prácticas MLOps incluyendo tuberías CI/CD, contenedorización (Docker) y automatización del despliegue. • Familiaridad con arquitecturas de inferencia de lotes y patrones de procesamiento de datos a gran escala es un plus. • Licenciado en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo relacionado; MS es un plus. • Fuertes habilidades de comunicación y capacidad para colaborar en equipos de ingeniería e investigación. Acerca de Adobe Adobe capacita a todos para crear a través de plataformas e instrumentos innovadores que desencadenen creatividad, productividad y experiencias personalizadas de clientes. Las ofertas líderes de la industria de Adobe, incluyendo Adobe Acrobat Studio, Adobe Express, Adobe Firefly, Creative Cloud, Adobe Experience Platform, Adobe Experience Manager y GenStudio, permiten que las personas y las empresas se conviertan en impacto, impulsado por AI y impulsado por la ingeniosidad humana. Nuestros 30.000+ empleados en todo el mundo están creando el futuro y levantando la barra mientras conducimos la próxima década de crecimiento. Estamos en una misión de contratar lo mejor y creer en la creación de una cultura de empresa donde todos los empleados están habilitados para hacer un impacto. En Adobe, creemos que las grandes ideas pueden venir de cualquier parte de la organización. La próxima gran idea podría ser tuya. Vamos a Adobe juntos En Adobe, creemos en crear una cultura de empresa donde todos los empleados están habilitados para hacer un impacto. Más info sobre la vida de Adobe, incluyendo nuestros valores y cultura, enfoque en personas, propósito y comunidad , Adobe para Todos , programas de beneficios integrales , las historias que contamos , los clientes que servimos, y cómo puede ayudarnos a avanzar nuestra misión de empoderar a todos para crear. Adobe está orgulloso de ser un empleador de Igualdad de Oportunidades de Empleo. No discriminamos por motivos de género, raza o color, origen étnico o nacional, edad, discapacidad, religión, orientación sexual, identidad o expresión de género, condición de veterano o cualquier otra característica protegida. Más información. Adobe pretende hacer que nuestro sitio web de Careers y el proceso de reclutamiento sean accesibles para cualquiera y todos los usuarios. Si usted tiene una discapacidad o necesidad especial que requiere alojamiento para navegar por nuestro sitio web o completar el proceso de aplicación, correo electrónico [contacto en el portal] . AI Use Guidelines for Interviews: Nuestras entrevistas están diseñadas para reflejar sus propias habilidades y pensamiento. El uso de la IA o herramientas de grabación durante las entrevistas en vivo no está permitido a menos que sea explícitamente invitado por el entrevistador o aprobado por adelantado como parte de un alojamiento razonable. Si estas herramientas se utilizan inapropiadamente o de una manera que tergiversa su trabajo, su aplicación puede no avanzar en el proceso. En Adobe, facultamos a los empleados para innovar con AI — y buscamos candidatos ansiosos de hacer lo mismo. Como parte de la experiencia de contratación, proporcionamos una orientación clara sobre dónde se alienta la IA durante el proceso y dónde está restringida durante las entrevistas en vivo. Vea cómo pensamos en AI en la experiencia de contratación. Rango de pago esperado: Nuestra compensación refleja el costo del trabajo en varios mercados geográficos de Estados Unidos, y pagamos de manera diferente basado en esos mercados definidos. El rango de pago de EE.UU. para esta posición es de $151,800 -- $265,350 al año. Pagar dentro de este rango varía según la ubicación del trabajo y también puede depender de conocimientos, habilidades y experiencia relacionados con el trabajo. Su reclutador puede compartir más sobre el rango de salario específico para la ubicación del trabajo durante el proceso de contratación. > . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . En Adobe, para las funciones de ventas que comienzan los sueldos se expresa como compensación total de objetivos (TTC = base + comisión), y los incentivos a corto plazo están en forma de planes de comisión de ventas. Las funciones no comerciales que comienzan los sueldos se expresan como salario base y los incentivos a corto plazo se forman en el Plan anual de incentivos (AIP). Además, algunas funciones pueden ser elegibles para incentivos a largo plazo en forma de un nuevo premio a la equidad de alquiler. Avisos estatales: California : Ordenanzas de justicia Adobe considerará solicitantes calificados con registros de arresto o condena por empleo de acuerdo con las leyes estatales y locales y ordenanzas de “caso razonable”. Colorado: Aviso de ventana de aplicación Si esta función está abierta a la contratación en Colorado (como se indica en la publicación de empleo), la ventana de aplicación permanecerá abierta hasta que por lo menos la fecha y hora indicadas anteriormente en Pacific Time, de conformidad con las normas de transparencia del pago de Colorado. Si este papel no tiene a Colorado en la lista como una ubicación de contratación, no se aplica ninguna ventana de aplicación específica, y la publicación puede cerrar en cualquier momento basado en las necesidades de contratación. Massachusetts: Massachusetts Legal Notice Es ilegal en Massachusetts exigir o administrar un detector de mentiras como condición de empleo o empleo continuado. El empleador que viole esta ley estará sujeto a sanciones penales y responsabilidad civil.