Globalization AI/ML/NLP Engineer

Changer le monde à travers des expériences numériques est au cœur de la mission d'Adobe. Nous offrons à tout le monde – des artistes émergents aux marques globales – tout ce dont ils ont besoin pour concevoir et livrer des expériences numériques exceptionnelles. Nous sommes passionnés par le fait de permettre aux gens de créer des images, des vidéos et des applications belles et puissantes, transformant ainsi la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients sur chaque écran.

Nous nous efforçons de recruter les meilleurs talents et nous nous engageons à créer des expériences employées exceptionnelles. Adobe valorise le respect et l’égalité des chances pour tous. Nous savons que les nouvelles idées peuvent venir de n'importe où au sein de l'organisation, et la prochaine grande idée pourrait être la vôtre !

L'équipe de Globalisation d'Adobe est activement à la recherche d'un(e) Ingénieur(e) en Globalisation talentueux(se) avec 2-3 ans d'expérience en Intelligence Artificielle (IA), Traitement du Langage Naturel (NLP), et Apprentissage Automatique (ML). Dans ce rôle, vous ferez avancer les efforts d'internationalisation (i18n) et de localisation (l10n) des produits Adobe Experience Cloud en utilisant les technologies de l'IA. Vous serez également impliqué(e) dans l'incorporation des fonctionnalités d'IA générative dans les flux de travail de localisation d’Adobe. Nous recherchons quelqu'un qui a une passion pour les différentes langues et cultures et l'expertise technique nécessaire pour créer des logiciels accessibles globalement. Vous ferez partie intégrante d'une équipe géographiquement distribuée couvrant les États-Unis, l'Inde et l'Europe, nécessitant une communication et une collaboration interculturelles efficaces.

• Mener des recherches en AI/LLM/NLP pour développer des fonctionnalités GenAI innovantes pour les clients internationaux d'Adobe.
• Collaborer avec les équipes Adobe DX pour concevoir, développer et déployer des fonctionnalités GenAI pour des publics globaux.
• Concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes logiciels pour intégrer les fonctionnalités IA générative dans les flux de travail de localisation.
• Mener des expériences pour améliorer le support multilingue dans les fonctionnalités de produits basées sur les LLM.
• Optimiser les invites et les réponses pour améliorer l'efficacité du contenu généré par les LLM dans des contextes non anglophones.
• Évaluer et améliorer la qualité de la traduction automatique en utilisant des métriques standard de l'industrie.
• Contribuer à la fois à la recherche et à la mise en œuvre de modèles ML, en veillant à des implémentations robustes et évolutives.

• Licence ou Master en Informatique, Intelligence Artificielle, Traitement du Langage Naturel ou domaine connexe.
• Excellentes compétences en programmation en Python, avec de solides bases en programmation, optimisations, et conception logicielle.
• Compréhension approfondie des techniques, algorithmes et outils en ML/DL, avec une exposition aux CNN, RNN (LSTM), Transformers (BERT, BARD, GPT/T5, LLMs).
• Expérience pratique avec les technologies d'IA conversationnelle, telles que la compréhension du langage naturel, la génération de langage naturel, les systèmes de dialogue, la recherche d'information, et la réponse aux questions, traduction automatique, compréhension vidéo, etc.
• Maîtrise des frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch, et Keras.
• Expérience en conduite de recherches en ML et en application des résultats de recherche à des applications réelles.
• Fortes compétences collaboratives et interpersonnelles.
• Autonomie et motivation pour piloter de nouvelles initiatives innovantes et acquérir continuellement de nouvelles compétences.
• Solide connaissance/expérience avec au moins une langue étrangère.

• Familiarité avec les technologies basées sur GPU comme CUDA, CuDNN, et TensorRT.
• Familiarité avec les algorithmes de traitement de la parole et de la vidéo.
• Expérience dans le déploiement de modèles ML dans des environnements de production et leur optimisation pour les performances.

Notre politique