Ingénieur de recherche graphique senior en IA

Nous aidons le monde à mieux fonctionner
Chez SAP, nous faisons simple : vous apportez le meilleur de vous-même, et nous ferons ressortir ce que vous avez de meilleur. Nous sommes des bâtisseurs qui touchent plus de 20 secteurs et 80 % du commerce mondial, et nous avons besoin de vos talents uniques pour façonner l’avenir. Le travail est exigeant – mais il a du sens.
Vous trouverez ici un endroit où vous pouvez être vous-même, où votre bien-être est une priorité, et où vous aurez réellement votre place.

Qu’est-ce que cela vous apporte ? Un apprentissage constant, le développement de vos compétences, d’excellents avantages, et une équipe qui veut vous voir évoluer et réussir.

À propos du rôle

Nous recrutons un ingénieur en apprentissage automatique senior pour diriger le développement de systèmes de modélisation évolutifs basés sur le graphe et le transformateur, ainsi que des pipelines ML de qualité production. Ce rôle se situe à l'intersection de la recherche et de l'ingénierie des systèmes et aidera à façonner la prochaine génération de modèle de base relationnelle pour les données structurées.

Vous serez responsable des décisions clés en matière d'architecture, encadrerez les ingénieurs et les chercheurs et créerez des systèmes d'apprentissage automatique haute performance qui fonctionnent de manière fiable à une échelle adaptée.

Ce que vous allez faire

Direction technique

. Architecte et pilote le développement évolutif du modèle de base pour les données relationnelles et graphiques.

· Concevoir des pipelines de données haute performance pour des jeux de données graphiques, relationnels et tabulaires à grande échelle.

· Établir les meilleures pratiques pour l'expérimentation, la reproductibilité, l'évaluation et le déploiement.

· Définit et exécute la feuille de route technique pour l'infrastructure d'apprentissage automatique et les cadres de modélisation.

Connaissances en apprentissage automatique géométrique

· Développer et optimiser :

o Graph Neural Networks (GNN), Graph Transformers et Relational Transformers

o Stratégies de préformation autosupervisées, contrastives et connexes pour les données structurées

· Traduire les innovations de recherche en systèmes robustes et prêts pour la production.

Systèmes et infrastructure évolutifs

· Créez et exploitez des pipelines de formation et d'inférence distribués avec une stratégie solide de conception et d'architecture logicielles.

· Optimisez l'efficacité du calcul (utilisation GPU/CPU), l'encombrement mémoire, le débit d'entraînement et la latence d'inférence.

· Appliquer ou évaluer des techniques telles que l'élagage, la quantification, la recherche d'architecture et la compilation de modèles selon les besoins.

· Collaborez avec les équipes de plateforme pour assurer un déploiement, un suivi et une fiabilité en production fluides.

Collaboration et mentorat

· Encadrer les ingénieurs ML et les scientifiques appliqués; élever la barre technique de l’équipe grâce à des conseils et des examens.

· Collaborer étroitement avec les parties prenantes de la recherche, des données et des produits pour favoriser la livraison et l'impact.

Compétences requises

· PhD ou MS en informatique, apprentissage automatique, mathématiques appliquées, physique, ou un domaine connexe, avec une expérience appliquée substantielle.

· Au moins 5 ans d'expérience dans la création et la livraison de systèmes ML de bout en bout.

· Expertise approfondie dans les domaines suivants :

o Représentation graphique apprentissage

o Modélisation structurée/relationnelle

o Systèmes de formation à grande échelle

· Forte expérience pratique avec :

o Py Torch

o PyTorch Géométrique et/ou Deep Graph Library (DGL)

Expérience dans la conception et le développement de systèmes distribués et d'une infrastructure d'apprentissage automatique évolutive.

· Compétences Python avancées et solides fondamentaux de l'ingénierie logicielle.

· Assume la responsabilité avérée des projets d'apprentissage automatique complexes, de la conception à la production.
· Expérience dans la mise à l'échelle des systèmes ML dans les environnements Cloud (par exemple, Azure, AWS).

Qualifications préférées

Expérience dans la création de modèles de…