We are seeking an ML Solutions Architect who functions as a software engineering generalist with specialized ML domain-adjacent experience. In this role, you will be responsible for the high-level design of systems that integrate ML models into our broader product suite. You will act as a technical consultant, evaluating whether customer needs should be met with off-the-shelf solutions or handed off as specialized research projects to our RL and DL teams.

Responsibilities

• System Integration & Coprocessing: Design and implement the software layers that allow ML models to interact with a real-time rendering engine. This includes managing data pre-processing and post-processing (coprocessing) to ensure high-performance execution
• Technical Consulting: Evaluate incoming customer requirements to determine the optimal path forward. You will decide if a task can be solved using off-the-shelf tools or if it requires a deep-dive research project to be handed off to our Deep Learning or Reinforcement Learning engineers.
• Language-Agnostic Engineering: Build and maintain wrappers, APIs, and microservices that allow our ML stack to remain flexible and language-agnostic across different production environments.
• Cross-Functional Coordination: Act as the primary technical liaison between technical leadership, customers, and the core engineering team to spec out data and integration requirements.
• Modular Execution: Break down complex product visions into manageable architectural components, ensuring that ML components ship as part of a stable, scalable software product

Nous recherchons un·e architecte de solutions ML agissant comme généraliste en génie logiciel, avec une expérience spécialisée connexe aux domaines du ML. Dans ce rôle, vous serez responsable de la conception de haut niveau de systèmes intégrant des modèles ML à notre gamme de produits plus large. Vous agirez à titre de consultant·e technique, en évaluant si les besoins des client·e·s peuvent être satisfaits par des solutions clés en main ou s’ils doivent être confiés à des projets de recherche spécialisés auprès de nos équipes en apprentissage par renforcement (RL) et en apprentissage profond (DL).

Responsabilités

• Intégration des systèmes et coprocessement : Concevoir et mettre en œuvre les couches logicielles permettant aux modèles ML d’interagir avec un moteur de rendu en temps réel. Cela comprend la gestion du prétraitement et du post-traitement des données (coprocessement) afin d’assurer une exécution à haute performance.
• Conseil technique : Évaluer les exigences des client·e·s afin de déterminer la meilleure approche. Vous déciderez si une tâche peut être réalisée à l’aide d’outils clés en main ou si elle nécessite un projet de recherche approfondi à confier à nos ingénieur·e·s en apprentissage profond ou en apprentissage par renforcement.
• Génie logiciel indépendant du langage : Concevoir et maintenir des enveloppes, des API et des microservices permettant à notre pile ML de demeurer flexible et indépendante du langage dans divers environnements de production.
• Coordination interfonctionnelle : Agir comme principal point de contact technique entre la direction technique, la clientèle et l’équipe d’ingénierie centrale afin de définir les exigences en matière de données et d’intégration
• Exécution modulaire : Décomposer des visions de produits complexes en composantes architecturales gérables, en veillant à ce que les éléments ML soient livrés dans le cadre d’un produit logiciel stable et évolutif.