Ingeniero/Científico Aplicado Senior, Entrenamiento e Inferencia

La oportunidad Adobe Applied Science & Machine Learning (ASML) está buscando un Científico/Ingeniero Superior Aplicado, Training & Inference para jugar un papel crítico en el cierre de la brecha entre investigación y producción para los modelos de base de imágenes y vídeo de próxima generación de Adobe. En este papel, usted servirá como propietario técnico para el oleoducto de formación a despliegue para nuestros modelos de generación de vídeo y multimodal. En lugar de centrarse exclusivamente en la investigación de modelos o en la infraestructura de sistemas en aislamiento, usted puenteará ambos — llevando la experiencia práctica de la capacitación y la profundidad de la inferencia y el despliegue necesario para tomar grandes modelos generativos del grupo de investigación a una producción fiable, performante y rentable. Este papel es ideal para aquellos que sobresalen en el arco completo del desarrollo del modelo —entrenamiento distribuido a escala, optimización de la inferencia, y la ingeniería práctica necesaria para desplegar y operar modelos de manera fiable en la producción. Responsabilidades laborales Formación " Propiedad de la Inferencia. Debido a los componentes fundamentales del oleoducto de capacitación a despliegue, desde la ejecución de la capacitación distribuida mediante la optimización de la inferencia, el servicio y el traspaso de la producción, asegurando que los modelos se entreguen de manera fiable, eficiente y económica. Capacitación distribuida de gran escala. Implementar y operar estrategias de capacitación distribuidas incluyendo PyTorch FSDP, Tensor Parallelism, y Pipeline Parallelism en entornos de GPU multinodo, asegurando la corrección, estabilidad y escalabilidad para grandes modelos de vídeo y multimodal. Inferencia " Servir. Diseñar y optimizar los sistemas de inferencia y servicio para grandes modelos generativos, con un enfoque en la latencia, el rendimiento y el costo a través de los objetivos de despliegue. Puente de investigación a producción. Reducir la brecha entre los puestos de control de modelos capacitados y los despliegues de producción fiables: poseer la labor práctica de endurecer, validar y poner en marcha modelos a escala. Performance " Cost-Aware Engineering. Identificar y abordar las ineficiencias en el entrenamiento y la inferencia: pila de memoria, comunicación, programación y orquestación de ejecución, con un enfoque claro en la eficiencia de la GPU y objetivos de coste. Colaboración con Equipos de Investigación e Ingeniería. Colaborar estrechamente con investigadores aplicados, ingenieros de ML y equipos de infraestructura para alinear los sistemas de capacitación e inferencia con las necesidades de arquitectura modelo y los plazos de entrega de productos. Lo que necesitarás para tener éxito • Educación: Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica, AI/ML, o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente. • Experta en capacitación distribuida: Experiencia práctica con entrenamiento distribuido a gran escala utilizando PyTorch (FSDP, Tensor Parallelism, Pipeline Parallelism) en entornos de GPU multinodo. • Inferencia " Experiencia del Despliegue: Experiencia demostrada optimizando e implementando grandes modelos generativos para la producción, incluyendo el servicio de infraestructura, latencia/ajuste de rendimiento, y el despliegue de costos. • Sistemas Fuertes " Habilidades de ingeniería: Competencia en Python y PyTorch, con experiencia trabajando en grandes bases de código compartido y contribuyendo a sistemas ML críticos de producción. • Ejecución de investigación a producción: Capacidad demostrada para tomar modelos de entrenamiento a través del despliegue, navegando por los retos prácticos de ingeniería de fiabilidad, reproducibilidad y escala operacional. • Propiedad de nivel superior: Capacidad demostrada para poseer de forma independiente áreas técnicas de extremo a extremo, impulsar la ejecución de equipo cruzado y ofrecer sistemas de alta calidad en los que dependen los equipos de productos. Experiencia preferida • Experimente la formación y el despliegue de modelos generativos de vídeo, imagen o multimodal (por ejemplo, modelos de difusión, combinación de flujo, generación de vídeo). • Familiaridad con marcos de servicio de inferencia como TensorRT, vLLM, o equivalente. • Experiencia con perfiles de rendimiento y optimización para trabajos de capacitación e inferencia. • Registro de envío de modelos de IA generativos a la producción a escala. • Trabajo previo en un entorno de investigación aplicado que brinde ML e ingeniería de sistemas. 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 $164,000 - $313.300 anuales. 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.