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Unity
Unity
5 001 – 10 000 Employés
Sponsor de visa H1BConseilIndustrie manufacturièreMarketing
Unity développe des outils et des services pour créer des jeux, des applications et des expériences immersives en 3D temps réel. Sa plateforme comprend Unity Engine pour la création de contenu multiplateforme, Unity Cloud pour les flux de travail de développement et Unity Grow pour l’acquisition d’utilisateurs et la monétisation des jeux. Unity s’adresse aux créateurs et aux équipes du secteur du jeu vidéo ainsi qu’à des domaines industriels comme la fabrication, en combinant technologie graphique, capacités d’intelligence artificielle, ressources pour les développeurs, soutien de la communauté et formation professionnelle afin de contribuer à la mise en production d’idées interactives.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur senior en infrastructure de machine learning

Concevez des systèmes d’entraînement distribué, des pipelines de données et une infrastructure de mise en service de modèles chez Unity. Soutenez le moteur de jeu et la plateforme de création 3D de l’entreprise pour les jeux et les applications industrielles.

USÉtats-UnisCACalifornieWAÉtat de Washington
140 700 $ – 232 300 $ / an
Sur siteTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur en apprentissage automatique
AirflowAWSCloudGoogle Cloud PlatformGrafanaKafkaKubernetesPrometheusPythonPyTorchRaySparkSystèmes distribués

Description

  • Créer et maintenir des pipelines de données et de caractéristiques pour l’entraînement de modèles et l’expérimentation.
  • Développer et améliorer l’infrastructure d’entraînement distribué.
  • Exploiter des pipelines de machine learning à plusieurs étapes avec des outils d’orchestration de workflows.
  • Contribuer à la mise en service et au déploiement des modèles afin qu’ils passent de manière fiable de l’entraînement à la production.
  • Renforcer la reproductibilité et la fiabilité grâce à la supervision, aux alertes, à la validation des jeux de données et aux tests.
  • Diriger des projets relevant du périmètre de l’équipe, de la conception au déploiement.
  • Diagnostiquer les problèmes inhabituels ou incohérents liés aux pipelines et à l’entraînement, puis transformer les tendances récurrentes en améliorations.
  • Répondre aux besoins de livraison à court terme tout en faisant progresser l’orientation générale de la plateforme.
  • Collaborer avec des ingénieurs en machine learning, des chercheurs et des collègues d’autres équipes.
  • Communiquer l’avancement et les compromis aux responsables et aux directeurs.
  • S’adapter à l’évolution des priorités de l’équipe en apprenant de nouveaux outils et de nouvelles composantes de la stack.

Exigences

  • Expérience en production dans la création d’infrastructures de machine learning, de plateformes de données ou de systèmes distribués.
  • Solides compétences en Python et expérience des charges de travail intensives en données.
  • Expérience pratique de frameworks de machine learning tels que PyTorch et d’outils de calcul distribué tels que Ray ou Spark.
  • Expérience des pipelines de données, des workflows d’entraînement de modèles ou de grands jeux de données en dehors du milieu universitaire.
  • Capacité à intervenir sur l’ensemble de la stack de machine learning et à apprendre rapidement des outils et systèmes inconnus.
  • Aptitude à repérer des tendances dans des problèmes ambigus ou incohérents et à les traduire en besoins techniques concrets.
  • Bonne communication et capacité à collaborer avec des collègues, des responsables et des équipes partenaires.
  • Licence en informatique, machine learning, systèmes ou dans un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
  • Maîtrise professionnelle de l’anglais à l’oral et à l’écrit.
  • Atout : expérience avec Kubernetes et des infrastructures cloud telles que GCP ou AWS.
  • Atout : connaissance d’outils d’observabilité tels que Prometheus ou Grafana.
  • Atout : expérience de systèmes d’orchestration de workflows tels qu’Airflow ou Prefect.
  • Atout : expérience de frameworks de mise en service de modèles tels que Triton, KServe ou Ray Serve.
  • Atout : expérience des plateformes de données à grande échelle, notamment des lacs de données, des entrepôts de données et des systèmes de streaming tels que Kafka.
  • Atout : connaissance des feature stores ou des plateformes d’expérimentation.

Avantages

  • Assurance santé, vie et invalidité.
  • Aide aux frais de transport.
  • Actionnariat salarié.
  • Régimes de retraite et de pension.
  • Congés payés et jours personnels.
  • Congé parental et programmes de soutien aux familles.
  • Repas et collations au bureau.
  • Programmes et soutien en matière de santé mentale et de bien-être.
  • Groupes de ressources pour les employés.
  • Programme mondial d’assistance aux employés.
  • Programmes de formation et de développement.
  • Bénévolat et abondement des dons.
  • Attributions d’actions.
  • Participation aux plans d’incitation de l’entreprise, notamment aux primes annuelles discrétionnaires ou aux commissions sur les ventes.

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