Engenheiro de Machine Learning Sênior, Frameworks de Dados

Sobre o Papel Estamos à procura de um engenheiro de aprendizagem de máquina sênior para se juntar à nossa equipe Applied Science Data Frameworks responsável pela construção da infraestrutura fundamental que alimenta treinamento e inferência de IA multimodal em larga escala. Este papel é ideal para alguém com fortes sistemas distribuídos e fundamentos de engenharia de dados que está ansioso para trabalhar em um ambiente ML adjacente, contribuindo para o treinamento de carregadores de dados, frameworks de inferência distribuídos, pipelines de enriquecimento de recursos e sistemas de gerenciamento de conjuntos de dados que permitem que as equipes ML treinem modelos de fundação em escala de petabyte. Você trabalhará em projetos de alto impacto envolvendo carregamento de dados distribuídos para cargas de treinamento da PyTorch, pipelines de inferência de lote para enriquecimento de recursos, infraestrutura de pesquisa semântica para descoberta de conjuntos de dados e pipelines de dados ML de grau de produção que suportam o desenvolvimento de modelos de IA gerativos. Seus sistemas processarão bilhões de imagens, vídeos e conteúdo multimodal em clusters GPU em larga escala. Se você está animado em construir frameworks de dados distribuídos, otimizar pipelines de dados em escala e aumentar sua experiência em infraestrutura ML, adoraríamos ouvir de você. O que vais fazer • Contribuir para a construção e manutenção de carregadores de dados de treinamento distribuídos que lidam com a ingestão de dados multi-fonte, amostragem temporal e transformações em tempo real para fluxos de trabalho de treinamento em grande escala. • Ajude a implementar e manter pipelines de enriquecimento de recursos e sistemas de registro de conjuntos de dados que suportem treinamento de modelos multimodais em imagens, vídeo, documentos e texto. • Construir e manter gasodutos de inferência em lote para extração de recursos em grande escala, • processar ativos através de clusters GPU distribuídos com gestão de filas e tolerância a falhas. • Desenvolva sistemas de processamento de dados usando frameworks como Apache Ray, Spark, DuckDB ou ferramentas de computação distribuídas semelhantes para a ingestão de dados baseados em SQL e formatos de armazenamento baseados em Apache Arrow. • Apoiar as capacidades de pesquisa semântica e a infra-estrutura da base de dados vetorial (por exemplo, • OpenSearch, LanceDB) para descoberta de conjuntos de dados e recuperação baseada em incorporação. • Contribuir para a infraestrutura CI/CD para sistemas ML, incluindo corredor auto hospedado • gerenciamento, construção de imagens do Docker, oleodutos de teste automatizados e automação de implantação. • Colaborar com equipes de pesquisa ML para traduzir requisitos de treinamento em confiável, escalável carregamento de dados e infraestrutura de pré-processamento. • Escreva componentes de framework reutilizáveis, SDKs e documentação para ajudar a acelerar a adoção da plataforma em equipes de modelagem. • Otimize o desempenho do pipeline de dados em dimensões como latência de inicialização, rendimento, pegada de memória e utilização de GPU. • Contribuir para padrões de observação e confiabilidade para sistemas de dados de produção • apoiar o trabalho de formação 24 horas por dia. O que você precisa ter sucesso • 5-6 anos de experiência profissional de construção e operação de sistemas distribuídos ou infraestrutura de dados em ambientes de produção. • Sólido entendimento de conceitos de computação distribuídos e experiência com framework como Apache Spark, Ray, Dask ou equivalente. • Familiaridade com plataformas de nuvem (AWS ou Azure) e plataformas de dados como Databricks ou Spark. • Proficiência em Python e fortes fundamentos de engenharia de software — projeto de sistema, estruturas de dados, algoritmos. • Familiaridade com frameworks ML, como PyTorch ou TensorFlow; experiência manual ML é uma vantagem, mas não necessária. • Familiaridade básica com as práticas da MLOps, incluindo pipelines CI/CD, contêinerização (Docker) e automação de implantação. • Familiaridade com arquiteturas de inferência em lote e padrões de processamento de dados em larga escala é uma vantagem. • Licenciatura em Ciência da Computação, Engenharia, ou um campo relacionado; MS é um plus. • Fortes habilidades de comunicação e capacidade de colaboração entre equipes de engenharia e pesquisa. Sobre a Adobe A Adobe capacita todos a criar através de plataformas e ferramentas inovadoras que desencadeiam criatividade, produtividade e experiências personalizadas dos clientes. As ofertas líderes do setor da Adobe, incluindo Adobe Acrobat Studio, Adobe Express, Adobe Firefly, Creative Cloud, Adobe Experience Platform, Adobe Experience Manager e GenStudio, permitem que pessoas e empresas transformem ideias em impacto, alimentadas por IA e impulsionadas por engenho humano. Nossos mais de 30.000 funcionários em todo o mundo estão criando o futuro e aumentando a barra enquanto impulsionamos a próxima década de crescimento. Estamos em uma missão de contratar os melhores e acreditar em criar uma cultura de empresa onde todos os funcionários estão habilitados a fazer um impacto. Na Adobe, acreditamos que grandes ideias podem vir de qualquer lugar da organização. A próxima grande ideia pode ser tua. Vamos ao Adobe juntos Na Adobe, acreditamos na criação de uma cultura de empresa onde todos os funcionários tenham poderes para causar impacto. Saiba mais sobre a vida da Adobe, incluindo nossos valores e cultura, foco em pessoas, propósitos e comunidade, programas de benefícios abrangentes, as histórias que contamos, os clientes que servimos e como você pode nos ajudar a avançar nossa missão de capacitar todos a criar. A Adobe orgulha-se de ser um empregador de oportunidades de emprego igual. Não discriminamos com base em gênero, raça ou cor, etnia ou origem nacional, idade, deficiência, religião, orientação sexual, identidade ou expressão de gênero, status de veterano, ou qualquer outra característica protegida. Saiba mais. A Adobe tem como objetivo tornar nosso site de Carreiras e processo de recrutamento acessíveis a todos os usuários. Se você tem uma deficiência ou necessidade especial que requer alojamento para navegar no nosso site ou completar o processo de aplicação, e-mail. Instruções de uso de IA para entrevistas: Nossas entrevistas são projetadas para refletir suas próprias habilidades e pensamentos. O uso de IA ou instrumentos de gravação durante entrevistas ao vivo não é permitido a menos que explicitamente convidado pelo entrevistador ou aprovado com antecedência como parte de uma acomodação razoável. Se essas ferramentas forem usadas de forma inadequada ou de uma forma que deturpe seu trabalho, sua aplicação pode não avançar no processo. Na Adobe, capacitamos os funcionários para inovar com IA — e procuramos candidatos ansiosos para fazer o mesmo. Como parte da experiência de contratação, fornecemos orientações claras sobre onde a IA é incentivada durante o processo e onde é restrita durante as entrevistas ao vivo. Veja como pensamos em IA na experiência de contratação . Intervalo de pagamento esperado: Nossa compensação reflete o custo do trabalho em vários mercados geográficos dos EUA, e pagamos de forma diferente com base nesses mercados definidos. A faixa de pagamento dos EUA para esta posição é de $151.800 -- $265.350 por ano. O pagamento dentro deste intervalo varia de acordo com o local de trabalho e também pode depender de conhecimentos, habilidades e experiência relacionados ao trabalho. Seu recrutador pode compartilhar mais sobre a faixa salarial específica para o local de trabalho durante o processo de contratação. 

 Na Califórnia, o intervalo de pagamento para esta posição é de $183.300 - $265.350
 Na Adobe, para as vendas os salários iniciais são expressos como compensação total (TTC = base + comissão), e incentivos de curto prazo são na forma de planos de comissão de vendas. As funções de não-venda dos salários iniciais são expressas em salários de base e os incentivos a curto prazo são apresentados sob a forma do Plano de Incentivo Anual (PPA). Além disso, determinadas funções podem ser elegíveis para incentivos a longo prazo sob a forma de uma nova atribuição de capital de aluguer. Notificações específicas do Estado: Califórnia: Ordenações Justas A Adobe considerará candidatos qualificados com registros de prisão ou condenação por emprego de acordo com as leis estaduais e locais e portarias de "correspondência justa". Colorado: Aviso da Janela da Aplicação Se este papel estiver aberto à contratação no Colorado (como listado no posto de trabalho), a janela do aplicativo permanecerá aberta até pelo menos a data e hora indicadas acima no Pacific Time, em conformidade com os regulamentos de transparência do pagamento do Colorado. Se este papel não tiver Colorado listado como um local de contratação, nenhuma janela de aplicação específica se aplica, e a publicação pode fechar a qualquer momento com base em necessidades de contratação. Massachusetts: Aviso Legal de Massachusetts É ilegal em Massachusetts exigir ou administrar um teste detector de mentiras como uma condição de emprego ou emprego continuado. Um empregador que viole esta lei estará sujeito a sanções penais e responsabilidade civil.