BlackLine

25 juin 2026

Ingénieur Logiciel Senior IA

États-Unis

Pleasanton, California, United States

PythonJavaAWSGCPDockerKubernetes

Traduction automatique. Consultez l’original.

Découvrez-nous

Il est agréable de travailler dans une entreprise où les gens croient vraiment en ce qu'ils font !

Chez BlackLine, nous nous engageons à apporter passion et orientation client au secteur des applications d'entreprise.

Depuis sa création en 2001, BlackLine est devenu un fournisseur leader de logiciels cloud qui automatise et contrôle l'ensemble du processus de clôture financière. Notre vision est de moderniser la fonction finance et comptabilité pour permettre une plus grande efficacité opérationnelle et une meilleure agilité, et nous nous engageons à fournir des solutions et services innovants pour permettre aux responsables de la comptabilité et de la finance du monde entier d'atteindre la Finance Moderne.

En tant qu'entreprise SaaS de premier plan, nous comprenons que l'apport de nouvelles idées et de technologies innovantes est essentiel. Chez BlackLine, nous travaillons toujours avec des technologies nouvelles et de pointe qui encouragent nos équipes à apprendre de nouvelles choses et à élargir leur créativité et leurs compétences techniques, ce qui accélérera leur carrière.

Laissez votre empreinte

Travaillez, Jouez et Évoluez chez BlackLine !

Nous recherchons un Ingénieur IA/ML Senior pour concevoir, construire et optimiser des pipelines de données qui alimentent nos agents comptables de nouvelle génération basés sur l'IA. Vous dirigerez le développement d'une infrastructure de données évolutive et haute performance tout en collaborant étroitement avec les équipes.

Épanouissez-vous chez BlackLine car vous rejoignez

Une entreprise technologique avec un sens de l'aventure et une vision pour l'avenir. Chaque porte chez BlackLine est ouverte. Apportez simplement votre intelligence, vos compétences en résolution de problèmes et faites partie d'une équipe gagnante chez le nom le plus fiable au monde dans l'automatisation financière !

Une culture bienveillante, ouverte et inclusive. C'est un endroit où les gens peuvent embrasser ce qui les rend uniques, et le mélange de cultures et d'intérêts variés cultive la diversité des pensées et des perspectives.

Une culture où la croissance et l'apprentissage continus des BlackLiners sont encouragés. BlackLine propose une grande variété de séminaires de développement professionnel et des groupes d'affinité inclusifs pour célébrer et soutenir notre diversité.

Responsabilités

Diriger le développement de pipelines de données : Construire et maintenir des pipelines ETL PySpark avec une haute qualité de données et des performances élevées

Gérer les intégrations : Établir des connexions robustes aux sources de données clients via des APIs et des outils tels que FiveTran, Plaid et l'écosystème de connecteurs internes de BlackLine.

Assurer la fiabilité : Surveiller les performances des pipelines, automatiser les tests et valider l'exactitude des données

Optimiser pour l'échelle : Implémenter des améliorations de performance (par exemple, mécanismes CDC, stratégies d'indexation) pour les ensembles de données à grande échelle

Collaborer et innover : Travailler avec les parties prenantes métier pour affiner les exigences de données et intégrer des technologies de pointe en IA et Big Data

Vous pourrez

Leadership et Stratégie

Collaborer avec les équipes de science des données, de sécurité et de produit pour définir les normes d'évaluation et de gouvernance (Garde-fous, Biais, Dérive, SLA de latence).

Encadrer les ingénieurs seniors et diriger les revues de conception pour les pipelines ML, les registres de modèles et les environnements d'exécution d'agents.

Diriger les stratégies de réponse aux incidents et de fiabilité pour les systèmes ML/IA.

Déploiement et Intégration de Systèmes IA

Collaborer avec les équipes de développement pour intégrer des solutions IA dans les flux de travail et applications existants.

Assurer une intégration transparente avec différentes plateformes et technologies.

Définir et gérer le Registre MCP pour l'intégration des composants d'agents, le versionnement du cycle de vie et la gouvernance des dépendances.

Construire des pipelines CI/CD automatisant le déploiement d'agents LLM, la validation des politiques et l'évaluation des invites des flux de travail.

Développer et opérationnaliser des cadres d'expérimentation pour les évaluations d'agents, la régression de scénarios et l'analyse des performances.

Implémenter la journalisation, la mesure et l'audit du comportement des agents, des appels de fonctions et de l'alignement de la conformité.

Créer des systèmes d'observabilité évolutifs – suivi des résultats de conversation, de l'exactitude factuelle, de la latence, des modèles d'escalade et des événements de sécurité.

Architecturer des garde-fous de bout en bout pour les agents IA, y compris la protection contre l'injection d'invites, le routage basé sur l'identité et l'autorisation d'utilisation des outils.

Collaborer de manière interfonctionnelle pour standardiser l'authentification, l'autorisation et la gouvernance de session pour les environnements multi-agents.

Déploiement et Intégration de Modèles

Architecturer et standardiser les registres de modèles et les magasins de caractéristiques pour prendre en charge le suivi des versions, la lignée et la reproductibilité entre les environnements.

Diriger le déploiement de modèles de machine learning dans les environnements de production, en assurant l'évolutivité, la fiabilité et l'efficacité.

Collaborer avec les ingénieurs logiciels pour intégrer des modèles de machine learning dans les applications et systèmes existants.

Implémenter et maintenir des APIs pour l'inférence de modèles.

Gestion de l'Infrastructure et de l'Environnement

Concevoir et gérer l'infrastructure d'entraînement, y compris l'orchestration de l'entraînement distribué, l'allocation des ressources GPU/TPU et la mise à l'échelle automatique.

Implémenter des pipelines CI/CD pour les flux de travail de modèles en utilisant des pipelines intégrés à la validation des modèles, aux vérifications de biais et à l'automatisation du rollback.

Construire des cadres d'expérimentation standardisés pour des cycles d'entraînement, de réglage et de déploiement reproductibles (MLflow, W&B, Kubeflow).

Gérer et optimiser l'infrastructure requise pour les opérations de machine learning dans le cloud.

Travailler en étroite collaboration avec d'autres équipes pour assurer la disponibilité, la sécurité et les performances des systèmes de machine learning.

Surveillance et Maintenance

Implémenter des solutions de surveillance robustes pour les modèles de machine learning déployés afin de détecter les problèmes et d'assurer les performances.

Collaborer avec les data scientists et les ingénieurs pour résoudre les problèmes de performance des modèles et de qualité des données.

Effectuer la maintenance régulière des systèmes, les mises à jour et les optimisations pour assurer les performances optimales des solutions de machine learning.

Automatisation et Orchestration

Développer et maintenir des scripts et outils d'automatisation pour gérer les flux de travail de machine learning.

Implémenter des systèmes d'orchestration pour rationaliser le cycle de vie complet de machine learning, de la préparation des données au déploiement du modèle.

Collaboration avec les équipes de Data Science

Collaborer avec les data scientists pour comprendre les exigences et les contraintes des modèles pour le déploiement.

Faciliter la transition des modèles de machine learning de la recherche à la production, en assurant l'évolutivité et l'efficacité.

Optimisation des Performances

Identifier et implémenter des optimisations pour améliorer les performances et l'efficacité des modèles de machine learning en production.

Effectuer l'analyse des performances et implémenter des améliorations basées sur l'utilisation des ressources et les métriques.

Sécurité et Conformité

Implémenter des mesures de sécurité pour protéger les systèmes et les données de machine learning.

Assurer la conformité avec les exigences réglementaires et les normes industrielles relatives à machine learning et à la confidentialité des données.

Intégrer des contrôles d'audit, le stockage des métadonnées et le suivi de la lignée à travers les flux de travail ML et IA.

Assurer une surveillance complète et des boucles de rétroaction, y compris les journaux d'événements, les évaluations et les déclencheurs de réentraînement automatisés.

Appliquer des modèles de déploiement sécurisés avec l'Infrastructure-as-Code et la gestion des secrets cloud-native.

Définir les SLA, les budgets d'erreur et les mécanismes de reporting de conformité pour les systèmes ML et IA.

Ce que vous apporterez

+ de 3 ans d'expérience avec des compétences en programmation dans des langages tels que Python, Java, ou Scala.

Expertise dans les frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) et les outils d'orchestration (Airflow, Kubeflow, Vertex AI, MLflow).

Expérience avérée dans l'exploitation de pipelines de production pour les systèmes basés sur ML et LLM à travers les écosystèmes cloud (GCP, AWS, Azure).

Familiarité approfondie avec LangChain, LangGraph, ADK ou des systèmes d'exécution d'agents similaires.

Solides compétences en CI/CD, IaC et pipelines DevSecOps intégrant l'automatisation des tests, de la conformité et du déploiement.

Expérience pratique avec les piles d'observabilité (Prometheus, Grafana, Newrelic) pour le suivi des performances des modèles et des agents.

Compréhension des cadres de gouvernance pour l'IA Responsable, l'auditabilité et la mesure des coûts à travers les charges de travail d'entraînement et d'inférence.

Maîtrise des technologies de conteneurisation (par exemple, Docker, Kubernetes).

Nous serons encore plus enthousiastes si vous avez

Opérations et Infrastructure

Maîtrise des langages de script (par exemple, Bash, python) pour l'automatisation.

Expérience avec les outils d'orchestration de flux de travail (par exemple, Apache Airflow).

Expertise dans la gestion et l'optimisation de l'infrastructure basée sur le cloud.

Familiarité avec les pratiques et outils DevOps pour le déploiement automatisé.

Compréhension des configurations réseau et des protocoles de sécurité.

Résolution de problèmes et Pensée Critique

Capacité à définir des problèmes, à collecter et analyser des données, et à proposer des solutions innovantes. Solides compétences en pensée critique pour évaluer les modèles, identifier les limitations et

Adaptabilité et Agilité d'Apprentissage

À l'aise pour travailler dans un environnement rapide et en évolution constante. Proactif pour rester à jour avec les dernières tendances, techniques et technologies en IA/science des données

Déclaration de Transparence Salariale

BlackLine est un employeur qui respecte l'égalité des chances. Tous les candidats qualifiés recevront une considération pour l'emploi sans distinction de sexe, d'identité ou d'expression de genre, de race, d'ethnicité, d'âge, de credo religieux, d'origine nationale, de handicap physique ou mental, d'ascendance, de couleur, d'état civil, d'orientation sexuelle, de statut militaire ou d'ancien combattant, de statut de victime de violence domestique, d'agression sexuelle ou de harcèlement, de condition médicale, d'informations génétiques, ou de toute autre classe ou catégorie protégée reconnue par les lois applicables en matière d'égalité d'emploi ou d'autres lois similaires.

BlackLine reconnaît que nos modes de travail et le lieu de travail lui-même ont évolué. Nous innovons dans un environnement de travail qui optimise une combinaison d'interactions virtuelles et en personne pour maximiser la collaboration et nourrir notre culture. Les candidats qui résident à une distance raisonnable d'un de nos bureaux travailleront au bureau au moins 3 jours par semaine.

Fourchette de salaire : USD $145,000.00/an - USD $182,000.00/an

Le positionnement dans cette fourchette dépend de plusieurs facteurs, notamment l'expérience professionnelle antérieure pertinente du candidat, son ensemble de compétences et sa situation géographique. En plus du salaire de base, BlackLine propose également des programmes d'incitation à court et à long terme, sous réserve d'éligibilité, ainsi qu'une offre solide de plans d'avantages sociaux et de bien-être.

BlackLine s'engage à créer une expérience inclusive et accessible pour tous les candidats. Si vous avez besoin d'un aménagement raisonnable qui améliorerait votre succès pendant le processus de candidature ou d'entretien, veuillez remplir ce formulaire.

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