Rôle IA · Offre ouverte

Senior Multimodal ML Engineer — vision-language

DeepMind

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

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

4 compétences2 outils

En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Hybrid
Localisation: 5 New Street Square, London, England EC4A 3TW, United Kingdom · Hybrid
Rémunération: £130k–£175k + bonus + equity
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Multimodal
Avantages

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

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.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

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

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, 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.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

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.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

VLM, captioning, or document understanding with measurable quality.

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.

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