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Unity
Unity
5001 – 10.000 Dipendenti
Sponsor per visto H1BConsulenzaIndustria manifatturieraMarketing
Unity sviluppa strumenti e servizi per creare giochi, applicazioni ed esperienze immersive 3D in tempo reale. La sua piattaforma include Unity Engine per la creazione di contenuti multipiattaforma, Unity Cloud per i flussi di lavoro di sviluppo e Unity Grow per l’acquisizione degli utenti e la monetizzazione dei giochi. Unity supporta creatori e team nel settore dei videogiochi e in ambiti aziendali come la produzione industriale, combinando tecnologia grafica, funzionalità di intelligenza artificiale, risorse per sviluppatori, supporto della community e formazione professionale per aiutare a portare le idee interattive in produzione.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere senior di infrastrutture per il machine learning

Sviluppa sistemi di addestramento distribuito, pipeline di dati e infrastrutture per la gestione dei modelli in Unity. Supporta il motore di gioco e la piattaforma di creazione 3D dell’azienda per videogiochi e applicazioni industriali.

USStati UnitiCACaliforniaWAWashington
140.700 $ – 232.300 $ / anno
In sedeTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AirflowAWSCloudGoogle Cloud PlatformGrafanaKafkaKubernetesPrometheusPythonPyTorchRaySistemi distribuitiSpark

Descrizione

  • Crea e mantiene pipeline di dati e funzionalità per l’addestramento dei modelli e la sperimentazione.
  • Sviluppa e migliora l’infrastruttura per l’addestramento distribuito.
  • Gestisce pipeline di machine learning articolate in più fasi con strumenti di orchestrazione dei flussi di lavoro.
  • Supporta la gestione e la distribuzione dei modelli affinché passino in modo affidabile dall’addestramento alla produzione.
  • Rafforza la riproducibilità e l’affidabilità con monitoraggio, avvisi, convalida dei dataset e test.
  • Guida progetti nell’ambito del team, dalla progettazione al rilascio.
  • Individua problemi insoliti o incoerenti nelle pipeline e nell’addestramento, trasformando gli schemi ricorrenti in miglioramenti.
  • Soddisfa le esigenze di consegna a breve termine contribuendo al contempo alla direzione più ampia della piattaforma.
  • Collabora con ingegneri di machine learning, ricercatori e colleghi di altri team.
  • Comunica progressi e compromessi a responsabili e direttori.
  • Si adatta alle priorità mutevoli del team imparando nuovi strumenti e aree dello stack tecnologico.

Requisiti

  • Esperienza in produzione nello sviluppo di infrastrutture di machine learning, piattaforme di dati o sistemi distribuiti.
  • Ottima conoscenza di Python ed esperienza nella gestione di carichi di lavoro ad alta intensità di dati.
  • Esperienza pratica con framework di machine learning come PyTorch e strumenti di calcolo distribuito come Ray o Spark.
  • Esperienza con pipeline di dati, flussi di lavoro per l’addestramento dei modelli o grandi dataset al di fuori dell’ambito accademico.
  • Capacità di lavorare su tutto lo stack di machine learning e apprendere rapidamente strumenti e sistemi non familiari.
  • Capacità di individuare schemi in problemi ambigui o incoerenti e tradurli in esigenze tecniche concrete.
  • Ottime capacità comunicative e collaborative con colleghi, responsabili e team partner.
  • Laurea in informatica, machine learning, sistemi o disciplina affine, oppure esperienza pratica equivalente.
  • Conoscenza professionale dell’inglese parlato e scritto.
  • Costituisce titolo preferenziale: esperienza con Kubernetes e infrastrutture cloud come GCP o AWS.
  • Costituisce titolo preferenziale: familiarità con strumenti di osservabilità come Prometheus o Grafana.
  • Costituisce titolo preferenziale: esperienza con sistemi di orchestrazione dei flussi di lavoro come Airflow o Prefect.
  • Costituisce titolo preferenziale: esperienza con framework per la gestione dei modelli come Triton, KServe o Ray Serve.
  • Costituisce titolo preferenziale: esperienza con piattaforme di dati su larga scala, inclusi data lake, data warehouse e sistemi di streaming come Kafka.
  • Costituisce titolo preferenziale: familiarità con feature store o piattaforme di sperimentazione.

Benefit

  • Assicurazione sanitaria, sulla vita e contro l’invalidità.
  • Contributo per gli spostamenti casa-lavoro.
  • Partecipazione azionaria per i dipendenti.
  • Piani pensionistici e previdenziali.
  • Ferie e giorni di permesso personale.
  • Congedo parentale e programmi di assistenza familiare.
  • Pasti e snack in ufficio.
  • Programmi e supporto per la salute mentale e il benessere.
  • Gruppi di risorse per i dipendenti.
  • Programma globale di assistenza ai dipendenti.
  • Programmi di formazione e sviluppo.
  • Volontariato e contributi aziendali alle donazioni.
  • Assegnazioni di azioni.
  • Partecipazione ai piani di incentivazione aziendali, inclusi bonus annuali discrezionali o commissioni di vendita.

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Guida SEO, ottimizzazione per i motori generativi, acquisizione a pagamento e promozione del marchio in un’agenzia B2B di generazione della domanda. Sviluppa la pipeline con flussi di lavoro di agenti IA, contenuti, webinar, podcast ed eventi di settore.

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