Staff MLOps Engineer | Ingénieur e MLOps Staff

NBCUniversal est l’une des principales entreprises mondiales de médias et de divertissement. Nous créons du contenu de calibre mondial, que nous distribuons à travers notre portefeuille de cinéma, de télévision et de diffusion en continu, et que nous faisons vivre par le biais de nos destinations de parcs thématiques mondiaux, de nos produits de consommation et de nos expériences. Nous détenons et exploitons des marques de divertissement et d’information de premier plan, notamment NBC, NBC News, NBC Sports, Telemundo, NBC Local Stations, Bravo et Peacock, notre service de diffusion en continu haut de gamme financé par la publicité. Nous produisons et distribuons des œuvres cinématographiques et des contenus télévisuels de premier plan grâce à nos puissants studios de cinéma et de télévision, notamment Universal Pictures, DreamWorks Animation et Focus Features, ainsi qu’aux quatre studios de télévision mondiaux regroupés sous la bannée Universal Studio Group. Nous exploitons également des parcs thématiques et des expériences de calibre industriel à travers le monde par l’entremise de Universal Destinations & Experiences, notamment Universal Orlando Resort, domicile de Universal Epic Universe, et Universal Studios Hollywood. NBCUniversal est une filiale de Comcast Corporation. Visitez https://www.nbcuniversal.com pour plus d’information.

Notre impact repose à l’amélioration des communautés dans lesquelles nos employés, nos clients et nos publics vivent et travaillent. Nous avons une riche tradition d’engagement communautaire et veillons à ce que nos employés aient l’occasion de servir leurs communautés.



Nous défendons une culture inclusive et nous efforsons d’attirer et de développer une main-d’oeuvre talentueuse afin de créer et de diffuser une vaste gamme de contenus reflétant la diversité de notre monde.

Résumé du poste

Nous recherchons une personne Ingénieur MLOps possédant de l’expérience dans la conception et la mise à l’échelle d’infrastructures pour de vastes jeux de dâtés multimédias 2D et 3D, ainsi que dans l’entrainement de modèles d’apprentissage automatique sur ceux’ci. Vous serez responsable de l’‘ossature’ de notre cycle de vie d’apprentissage automatique, en veillant à ce que nos pipelines de dâtés et d’entrainement soient automatisés, reproductibles et performants à grande échelle.

Responsabilités

- Concevoir l’architecture de bout en bout du cadre CGU: modèles de dâtés, systèmes d’exécution et points d’extensibilité
- Concevoir et faire évoluer des API qui exposent les systèmes de gameplay de manière sécuritaire et versatile aux créateurs
- Françir le modèle de script (langage, environnement d’exécution) pour le contenu créé par les utilisateurs
- Collaborer avec les équipes IA/ML afin de permettre un agent IA capable de générer, modifier et raisonner sur du contenu de gameplay
- Mettre en place des garde-fous: budgets de performance, isolation (sandboxing), sécurité et déterminisme
- Travailler étroite avec les équipes gameplay, en ligne et outils afin d’assurer la cohérence de la plateforme




- Orienter la décision technique au moyen de prototypes, de documentation et démons définition concrete
- Encadrer les ingéniers et influencer les normes d’ingénierie à l’échelle des équipes

Qualifications de base

- Diplôme d’études supérieures en informatique, en génie logiciel ou dans un domaine connexe.
- Plus de 5 ans d’expérience à titre d’ingénier MLOps dans un environnement dynamique en apprentissage automatique appliqué.
- Compétences techniques:
- Outils de base: Maêtrise de Python, de Git et de l’environnement Unix.
- Conteneurisation & orchestration: Solide connaissance de Docker, de Kubernetes et des orchestrateurs de flux de travail (p.ex., Airflow, Prefect ou Kubeflow).
- Écosystème: Connaissance des outils collaboratifs tels que Jira/Confluence, Slack et un serveur Git.
- Solide formation mathématique: Souhaité afin de comprendre les exigences en ressources liées aux transformations de dâtés 3D.

Atouts souhaités

- Grand souci du détail en matière de fiabilité des systèmes et de sécurité des données.
- Capacité à traduire des exigences abstraites en apprentissage automatique en infrastructures concrètes et évolutives, infonuagiques ou sur site.
- Expérie brind pu avantatienne dans des secteurs comportant des équipes multidisciplénaires complexes, tels que la robotique, les réseaux intelligents, l’agriculture de précision, le développement de jeux ou l’aérospatiale.

Exigences d’admissibilité

- Les personnes intéressées doivent soumettre leur candidature afin d’être considérées.
- Doit étre légalement autorisé à travailler au Canada.
- Doit étre disposé à se déplacer pour des raisons professionnelles, au besoin.

📌 Staff MLOps Engineer | Ingénieur·e MLOps Staff (Montreal)
🏢 NBCUniversal
📍 Montreal