Rol IA · Oferta abierta

Senior Multimodal ML Engineer — vision-language

DeepMind

Tiempo completo
Senior
Multimodal
Hybrid
5 New Street Square, London, England EC4A 3TW, United Kingdom · Hybrid
London, United Kingdom
£130k–£175k + bonus + equity

Este anuncio está pensado para talento nativo en IA: habilidades y herramientas claras para saber si encajas antes de aplicar — y para reducir descartes por desajuste.

4 habilidades2 herramientas

De un vistazo

Cómo trabajarás, dónde y fechas clave del anuncio.

Empleo: Tiempo completo
Modalidad: Hybrid
Ubicación: 5 New Street Square, London, England EC4A 3TW, United Kingdom · Hybrid
Compensación: £130k–£175k + bonus + equity
Nivel de experiencia: Senior
Equipo: Multimodal
Beneficios

Sobre el rol

Qué busca el equipo y cómo encaja el puesto.

DeepMind is hiring a Senior Senior Multimodal ML Engineer — vision-language on the Multimodal team (Hybrid · London, United Kingdom). This is a hands-on role in NLP & language AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own language understanding, generation, and quality metrics end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

Google DeepMind advances multimodal research and applied systems from London.

Senior Multimodal ML Engineer: vision-language models for documents, images, and agents.

Missions

Train and evaluate VLMs with rigorous multimodal benchmarks.
Collaborate with product teams on grounded multimodal features.

Stack & environment

Python, PyTorch/JAX, CUDA, Docker.

What we look for

CV + NLP or VLM experience; research or applied ML depth.

Habilidades que buscamos

Qué implica cada capacidad en este rol — no solo una lista de palabras clave.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
PyTorch
Training and inference with PyTorch: reproducible experiments, checkpointing, and deployment-minded exports.
Computer Vision

Herramientas y stack

Plataformas y productos mencionados para este rol (APIs, IDEs, BBDD vectoriales, CRM, diseño, etc.).

DockerTool
Containerized services and reproducible dev environments for ML and LLM workloads.
JAXTool
Regular use of JAX in the NLP & language AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Encajas muy bien si…

Adaptado a esta oferta — úsalo para comprobar tu encaje antes de aplicar.

You can show evidence in your application: VLM, captioning, or document understanding with measurable quality.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, PyTorch, Computer Vision, NLP, and Docker.
You have owned language understanding, generation, and quality metrics in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You are comfortable with the hybrid rhythm (Hybrid · London, United Kingdom)—onsite collaboration when it matters, deep work when remote.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Aplicar

Solo cuentas candidato: añade tu titular y bio en , y opcionalmente un enlace o PDF de CV para que los reclutadores vean tu CV completo. Luego escribe un breve pitch — las candidaturas usan el correo de tu cuenta.

Lo que pide la empresa

VLM, captioning, or document understanding with measurable quality.

Inicia sesión con cuenta candidato para aplicar

Regístrate, añade titular y bio; luego podrás adjuntar enlace o PDF de CV en Mi cuenta antes de aplicar. Así las candidaturas quedan ligadas a tu perfil.

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