États-Unis
Redwood Materials
Remitly
Ingénieur ML Ops Senior
États-Unis
Connecticut, États-Unis · Virginia, États-Unis · Pennsylvania, États-Unis · New Jersey, États-Unis · Georgia, États-Unis
PythonJavaAWS
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Êtes-vous un Ingénieur Ops Machine Learning collaboratif cherchant à travailler pour une organisation mondiale axée sur sa mission ?
Cherchez-vous à développer des produits de pointe qui ont un véritable impact sociétal ?
À propos de l'équipe : cette équipe alimente les plateformes de santé d'Elsevier : Clinical Key AI, Sherpath AI et les flux de travail automatisés de contenu et cliniques basés sur l'IA. Vous ferez le pont entre la science des données et l'ingénierie pour transformer des modèles expérimentaux de NLP/IR/GenAI en services sécurisés, fiables et évolutifs. Nos systèmes opèrent sur l'un des plus grands paysages médicaux et universitaires du monde.
À propos du poste : en tant qu'Ingénieur Machine Learning Senior, vous travaillerez sur des fonctionnalités basées sur l'IA (GenAI, Agentic AI, RAG, etc.), la qualité de la recherche/du classement et la récupération d'informations tenant compte des graphes de connaissances, tout en garantissant les droits sur le contenu et la confidentialité éditoriale.
Responsabilités clés
Ingénierie ML & LLM, Moteurs de recherche et de recommandation
- Automatiser et orchestrer les flux de travail machine learning sur les principales plateformes cloud et IA (AWS, Azure, Databricks, et les APIs de modèles fondamentaux tels que OpenAI).
- Maintenir et versionner les registres de modèles et les dépôts d'artefacts pour assurer la reproductibilité et la gouvernance.
- Développer et gérer le CI/CD pour le ML, y compris la validation automatisée des données, les tests de modèles et le déploiement.
- Implémenter des solutions d'ingénierie ML en utilisant des plateformes MLOps populaires telles que AWS SageMaker, MLflow, Azure ML.
- Mettre à l'échelle les pipelines Sagemaker personnalisés de bout en bout.
- Concevoir et implémenter les composants d'ingénierie des systèmes GAR+RAG (par exemple, interprétation et réflexion des requêtes, découpage, embeddings, récupération hybride, recherche sémantique), gérer les bibliothèques de prompts, les garde-fous et la sortie structurée pour les LLMs hébergés sur Bedrock/SageMaker ou auto-hébergés.
- Concevoir et implémenter des pipelines ML qui utilisent Elasticsearch/OpenSearch/Solr, des bases de données vectorielles et des bases de données graphes.
- Construire des pipelines d'évaluation : métriques IR hors ligne (NDCG, MAP, MRR), métriques de qualité des LLM (fidélité, ancrage), et tests A/B.
- Optimiser les coûts d'infrastructure grâce à la surveillance, aux stratégies de mise à l'échelle et à une utilisation efficace des ressources.
- Se tenir au courant des dernières recherches en GAI, NLP et RAG et appliquer l'état de l'art dans nos expériences et systèmes.
Collaboration
- Collaborer avec des experts du domaine, des chefs de produit, des scientifiques des données et des experts en IA responsable pour traduire les problèmes commerciaux en solutions de pointe en science des données.
- Collaborer et interagir avec les ingénieurs d'exploitation qui déploient et gèrent l'infrastructure de production.
Qualifications
- Expérience actuelle en ingénierie ML, plateformes MLOps, mise en production de systèmes ML ou de recherche/GenAI.
- Une solide expérience en Python, Java et/ou Scala sera considérée comme un plus.
- Expérience pratique avec les solutions des principaux fournisseurs de cloud (AWS, Azure et/ou Google)
- Expérience avec les technologies de recherche/vectorielles/graphes (par exemple, Elasticsearch / OpenSearch / Solr / Neo4j).
- Expérience dans l'évaluation de modèles LLM.
- Une solide compréhension du cycle de vie de la science des données, y compris l'ingénierie des caractéristiques, l'entraînement des modèles et les métriques d'évaluation.
- Familiarité avec les frameworks ML, par exemple, PyTorch, TensorFlow, PySpark.
- Expérience avec les systèmes de traitement de données à grande échelle, par exemple, Spark.
- Expérience en analyse statistique, théorie du machine learning et traitement du langage naturel.
- Un bagage dans la technologie de la santé et/ou les flux de travail de contenu médical est préféré.
Elsevier est une société renommée d'analyse d'informations mondiale qui se concentre principalement sur la fourniture de contenu, d'outils et de services de recherche scientifique, technique et médicale (STM). C'est l'un des plus grands éditeurs de revues académiques et de littérature savante au monde. Elsevier opère dans divers domaines, y compris la science, la technologie, la médecine, les sciences sociales, et plus encore. Ils publient un grand nombre de revues évaluées par des pairs couvrant un large éventail de disciplines. Ces revues servent de plateformes aux chercheurs et aux universitaires pour partager leurs découvertes et contribuer à l'avancement des connaissances dans leurs domaines respectifs.
Fourchette de salaire de base nationale aux États-Unis : $95,300 - $158,800. Des différentiels géographiques peuvent s'appliquer dans certaines localités pour mieux refléter les taux du marché local. Si le poste est exercé dans le Maryland, la fourchette de salaire de base est de $100,100 - $166,800. Si le poste est exercé dans le New Jersey, la fourchette de salaire de base est de $112,574 - $179,826.
Ce poste est éligible à une prime d'incitation annuelle.
Nous nous engageons à fournir un processus d'embauche équitable et accessible. Si vous avez un handicap ou un autre besoin nécessitant un aménagement ou une adaptation, veuillez nous en informer en remplissant notre formulaire de demande de soutien aux candidats nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fforms.office.com%2Fr%2FeVgFxjLmAK&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169028029%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=2Dm7y%2B%2Flckb5oqa13cjE0WAV1kG%2BuqVQDi4dpvwoM5E%3D&reserved=0 ou veuillez contacter le 1-855-833-5120.
Des criminels peuvent se faire passer pour des recruteurs demandant de l'argent ou des informations personnelles. Nous ne demandons jamais d'argent ou de coordonnées bancaires aux candidats. Apprenez-en davantage sur la façon de repérer et d'éviter les escroqueries ici nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fstories.relx.com%2Fhow-to-avoid-job-scams%2Findex.html&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169036749%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=bMcV1zP1yRXUuNWYwyGuPPb7lCyTuoA%2BGPT0d5MfO8I%3D&reserved=0.
Veuillez lire notre Politique de confidentialité des candidats nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.relx.com%2Fcareers%2Fjoin-us%2Fprivacy&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169045885%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=X%2BrqkisseFh6q%2BEqRLuRvCa2dfT9Q2QeATdfGRVQxnI%3D&reserved=0.
Nous sommes un employeur garantissant l'égalité des chances : les candidats qualifiés sont considérés et traités pendant leur emploi sans distinction de race, de couleur, de credo, de religion, de sexe, d'origine nationale, de statut de citoyenneté, de statut de handicap, de statut de vétéran protégé, d'âge, de statut matrimonial, d'orientation sexuelle, d'identité de genre, d'informations génétiques ou de toute autre caractéristique protégée par la loi.
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