Job Description
To get the best candidate experience, please consider applying for a maximum of 3 roles within 12 months to ensure you are not duplicating efforts.
Job Category
Software Engineering
Job Details
About Salesforce
Salesforce is the #1 AI CRM, where humans with agents drive customer success together. Here, ambition meets action. Tech meets trust. And innovation isn’t a buzzword — it’s a way of life. The world of work as we know it is changing and we're looking for Trailblazers who are passionate about bettering business and the world through AI, driving innovation, and keeping Salesforce's core values at the heart of it all.
Ready to level-up your career at the company leading workforce transformation in the agentic era? You’re in the right place! Agentforce is the future of AI, and you are the future of Salesforce.
Slack is looking for a Machine Learning Engineer to craft and implement features, services, API methods, and models to leverage our data to make Slack a fabulous, robust, safe, and valuable product for our users. We work on applications across agentic systems (Slackbot), search, recommendation, and more, but ultimately are looking for engineers excited to drive impact at the forefront of conversational intelligence.
At Slack, that impact can be huge:
We have over 10 million daily active users relying on our product.
At peak usage, a million messages a minute pass through Slack.
During the week, our users spend over a billion minutes a day active in our product.
Machine learning engineers at Slack touch a great variety of parts of our technical stack. At different points, you might find yourself building data pipelines, training recommendation models, fine tuning LLMs, implementing features in our application, or analyzing experiment data. We don’t expect everyone to be an expert in everything, but we are looking for candidates with experience in Machine Learning, a strength in at least a couple of these, and who are excited to learn the rest.
This is a practical machine learning team, not a research team. Our goal is to deliver business value with machine learning and data in whatever form that takes. Sometimes that means bootstrapping something simple like a logistic regression and moving on. Other times that means developing sophisticated, finely tuned models and novel solutions to Slack’s unique problem space. We are looking for engineers who are driven by driving impact for our business, building great products for our customers, and delivering robust, reliable services with machine learning.
What You Will Be Doing
Leveraging machine learning and artificial intelligence subject matter expertise to drive improvements in the Slackbot experience.
Develop ML models supporting ranking, retrieval, and generative AI use-cases.
Brainstorm with Product Managers, Designers and Frontend Engineers to conceptualize and build new features for our large (and growing!) user base.
Produce high-quality results by leading or contributing heavily to large multi-functional projects that have a significant impact on the business.
Actively own features or systems and define their long-term health, while also improving the health of surrounding systems.
Support in the development of sustainable data collection pipelines and management of ML features.
Assist our skilled support team and operations team in triaging and resolving production issues.
Mentor other engineers and deeply review code.
Improve engineering standards, tooling, and processes.
You may be a fit for this role if you have:
Experience with functional or imperative programming languages: PHP, Python, Ruby, Go, C, Scala or Java.
Built with common ML frameworks like PyTorch, Tensorflow, Keras, XGBoost, or Scikit-learn
Fine tuned LLMs or BERT models.
Experience building batch data processing pipelines with tools like Apache Spark, Hadoop, EMR, Map Reduce, Airflow, Dagster, or Luigi.
An analytical and data driven mindset, and know how to measure success with complicated ML/AI products.
Put machine learning models or other data-derived artifacts into production at scale.
Led technical architecture discussions and helped drive technical decisions within the team.
The ability to write understandable, testable code with an eye towards maintainability.
Strong communication skills and you are capable of explaining complex technical concepts to designers, support, and other specialists.
Bonus Points
Expertise in conversational agentic systems.
Expertise in retrieval systems and search algorithms.
Familiarity with vector databases and embeddings.
Knowledge of using multiple data types in RAG solutions including structured, unstructured, and knowledge graphs.
Broad experience across NLP, ML, and Generative AI capabilities.
Description Du Poste
Slack recherche un ingénieur en apprentissage automatique pour concevoir et mettre en œuvre des fonctionnalités, des services, des méthodes API et des modèles afin d'exploiter nos données et faire de Slack un produit fabuleux, robuste, sûr et précieux pour nos utilisateurs. Nous travaillons sur des applications couvrant les systèmes agentifs (Slackbot), la recherche, les recommandations et bien plus encore, mais nous recherchons avant tout des ingénieurs désireux d'avoir un impact à la pointe de l'intelligence conversationnelle.
Chez Slack, cet impact peut être considérable :
Plus de 10 millions d'utilisateurs actifs quotidiens fonctionnent sur notre produit.
Aux heures de pointe, un million de messages par minute passent sur Slack.
Au cours de la semaine, nos utilisateurs passent plus d'un milliard de minutes par jour à utiliser notre produit.
Les ingénieurs en apprentissage automatique chez Slack interviennent dans divers domaines de notre infrastructure technique. À différents moments, vous pourriez être amené à créer des pipelines de données, à former des modèles de recommandation, à affiner des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle (LLM), à implémenter des fonctionnalités dans notre application ou à analyser des données expérimentales. Nous n'attendons pas de chacun qu'il soit expert en tout, mais nous recherchons des candidats ayant de l'expérience dans l'apprentissage automatique, maîtrisant au moins deux de ces domaines et désireux d'apprendre les autres.
Il s'agit d'une équipe d'apprentissage automatique pratique, et non d'une équipe de recherche. Notre objectif est d'apporter de la valeur ajoutée à l'entreprise grâce à l'apprentissage automatique et aux données, sous toutes leurs formes. Cela peut parfois impliquer de mettre en place un modèle simple, comme une régression logistique, et de passer à autre chose. D'autres fois, cela signifie développer des modèles sophistiqués et finement paramétrés, ainsi que des solutions innovantes pour répondre aux problématiques spécifiques de Slack. Nous recherchons des ingénieurs motivés par l'impact positif sur notre activité, la création de produits performants pour nos clients et la fourniture de services robustes et fiables grâce à l'apprentissage automatique.
Vos missions :
Mettre à profit votre expertise en apprentissage automatique et en intelligence artificielle pour optimiser l'expérience Slackbot.
Développer des modèles d'apprentissage automatique pour le classement, la recherche et l'IA générative.
Collaborer avec les chefs de produit, les designers et les ingénieurs front-end pour concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités pour notre large base d'utilisateurs (en pleine croissance !).
Contribuer activement à des projets multifonctionnels d'envergure, ayant un impact significatif sur l'activité, et produire des résultats de haute qualité.
Assurer la gestion des fonctionnalités et des systèmes, définir leur pérennité et améliorer l'efficacité des systèmes environnants.
Contribuer au développement de pipelines de collecte de données durables et à la gestion des fonctionnalités d'apprentissage automatique.
Apporter votre soutien à nos équipes de support et d'exploitation pour le tri et la résolution des incidents de production.
Encadrer d'autres ingénieurs et réaliser des revues de code approfondies.
Améliorer les normes, les outils et les processus d'ingénierie.
Ce poste pourrait vous convenir si vous possédez les compétences suivantes :
Expérience des langages de programmation fonctionnels ou impératifs : PHP, Python, Ruby, Go, C, Scala ou Java.
Maîtrise des frameworks de ML courants tels que PyTorch, TensorFlow, Keras, XGBoost ou Scikit-learn.
Expérience de l’optimisation des modèles LLM ou BERT.
Expérience de la création de pipelines de traitement de données par lots
#J-18808-Ljbffr
