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L'offre d'emploi peut être supprimée prématurément si le poste est pourvu ou si un nombre suffisant de candidatures a été reçu.

This is a hybrid role based out of Cisco's Seattle or San Jose office.

Meet the Team

The Cisco AI Research team brings together AI researchers, machine learning engineers, data engineers, and networking domain experts to build the next generation of AI-powered networking.

We work at the intersection of generative AI, large-scale data systems, and networking, developing Large Language Models (LLMs), agents, and domain-specific AI systems. Our work spans research and engineering, with a strong focus on translating advances in AI into scalable systems and real-world impact.

Your Impact

As a Lead Machine Learning Engineer, you will build and improve the data and ML systems that power our LLMs and AI models.

A major focus of this role is solving one of the most important challenges in modern AI: creating high-quality training and evaluation data at scale. You will design and build scalable data pipelines, improve human data labeling workflows, create synthetic datasets, and develop automated approaches for continuously measuring and improving dataset quality.

This is a hands-on technical role at the intersection of machine learning engineering and data engineering. You will work closely with researchers, engineers, and domain experts to determine what data our models need, how to create it efficiently, and how to measure its impact on model performance.

• Design, build, and maintain robust, scalable data pipelines that support the full lifecycle of ML and LLM development, from initial data ingestion to production-ready model deployment.

• Architect and manage human-in-the-loop labeling workflows, including task generation, quality control, and feedback integration to ensure high-fidelity training data.

• Develop scalable strategies for synthetic data generation, filtering, and validation to enhance dataset diversity, coverage, and overall quality.

• Leverage LLMs and advanced ML techniques to automate data generation, labeling, scoring, and evaluation processes, increasing efficiency and consistency.

• Establish rigorous systems to measure and mitigate dataset failure modes - such as bias, contamination, and distribution shifts - while designing experiments that directly link dataset composition to model performance.

• Collaborate closely with researchers and ML engineers to define dataset requirements for fine-tuning, preference learning, and agent development, ensuring alignment with project goals.

• Provide technical direction on infrastructure, compute, and storage decisions while fostering engineering excellence through design reviews, best practices, and team mentorship.

Minimum Qualifications

• Bachelor's degree in a STEM field with 8+ years of relevant experience, OR Master's degree in a STEM field with 6+ years of relevant experience, OR PhD in STEM or a relevant technical field with 3+ years of industry or academic research experience.

• 3+ years of hands-on experience building, curating, and scaling datasets for machine learning training and evaluation.

• 5+ years of professional programming experience using Python, C++, or Go within a production or research environment.

• 5+ years of experience using machine learning frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or equivalent technologies to develop, train, evaluate, and deploy machine learning models.

Preferred Qualifications

• Expertise in curating, scaling, and managing datasets for the entire LLM lifecycle - including synthetic data generation, augmentation, and post-training workflows like SFT and RLHF.

• Proficiency in designing human-in-the-loop labeling systems and proactively mitigating complex dataset failure modes such as label noise, bias, contamination, and distribution shift.

• Demonstrated success using LLMs for data generation, model-assisted labeling, and evaluation, with a focus on connecting iterative dataset changes to measurable improvements in model performance.

• Strong technical foundation in distributed data processing frameworks (e.g., Spark, Ray, Beam) and the ability to architect and deploy complex data engineering projects into production.

• A research-engineering mindset that bridges the gap between experimentation and production, combined with the communication skills to influence researchers, engineers, and product stakeholders.

Pourquoi Cisco? 

Chez Cisco, nous révolutionnons la façon dont les données et les infrastructures se connectent et protègent les entreprises à l'ère de l'intelligence artificielle et au-delà. Nous innovons sans crainte de manquer quelque chose depuis 40 ans pour créer des solutions qui optimisent la collaboration entre les humains et la technologie dans les mondes physiques et numériques. Ces solutions offrent aux clients une sécurité, une visibilité et des analyses inégalées sur l'ensemble de l'empreinte numérique.

Alimentés par la profondeur et l'étendue de notre technologie, nous expérimenterons et créons des solutions significatives. Ajoutez à cela notre réseau mondial de personnes fonceuses et d'experts, et vous verrez que les possibilités de grandir et de bâtir sont illimitées. Nous travaillons en équipe, en collaborant avec empathie pour réaliser de très grandes choses à l'échelle mondiale. Parce que nos solutions sont partout, notre impact est partout. 

Nous sommes Cisco, et notre puissance commence avec vous. 

Message aux candidats qui veulent travailler aux États-Unis ou au Canada :

L'échelle salariale de départ pour ce poste s'établit à (voir la plage salariale indiquée ci-après dans la phrase en anglais) et tient compte de l'échelle salariale prévue pour les nouvelles embauches visant à combler ce poste aux États-Unis ou au Canada, et ne comprend pas la rémunération incitative *, les actions ou les avantages sociaux.

The starting salary range posted for this position is $197,500.00 to $249,800.00 and reflects the projected salary range for new hires in this position in U.S. and/or Canada locations, not including incentive compensation*, equity, or benefits.

La rémunération individuelle est déterminée par le lieu d'embauche, les conditions du marché, les compétences liées à l'emploi, l'expérience, les qualifications, l'éducation, les certifications et la formation du candidat. L'échelle complète de salaire pour certains emplacements est indiquée ci-dessous. Pour les emplacements non repris ci-dessous, le recruteur peut partager plus de détails sur la rémunération du poste à votre emplacement pendant le processus d'embauche.

Les employés des États-Unis reçoivent des avantages sociaux, sous réserve des règles d'admissibilité de Cisco, qui comprennent une assurance médicales, dentaires et vision, un régime 401(k) avec une cotisation de contrepartie de Cisco, des congés parentaux payés, une couverture d'invalidité à court et à long terme et une assurance-vie de base. Veuillez consulter le site de carrière de Cisco pour découvrir d'autres bénéfices et avantages extra-légaux.  Les employés peuvent être éligibles à des attributions d'unités d'actions assujetties à des restrictions de Cisco, qui sont acquises après la poursuite de l'emploi chez Cisco pour des périodes définies.

Les employés des États-Unis sont admissibles à des congés payés, comme décrits ci-dessous, sous réserve des politiques de Cisco :

• 10 jours fériés par année civile complète, plus 1 jour férié mobile pour les employés non exempts.

• 1 jour de congé payé pour l'anniversaire de l'employé, un congé de fin d'année payé et 4 jours payés pour le bien-être personnel déterminé par Cisco.

• Les employés non exempts** reçoivent 16 jours de congés payés par année civile complète, accumulés au taux de 4,92 heures par période de paie pour les employés à plein temps.

• Les employés exonérés participent au programme de congés flexibles de Cisco, qui n'a pas de limite définie de congés payés par les employés admissibles (sous réserve de disponibilité et de certaines restrictions d'entreprise).

• 80 heures de congés de congé prévue à la date d'embauche et chaque 1er janvier par la suite, et jusqu'à 80 heures de congés inutilisés reportés d'une année civile à l'autre.

• Des congés payés supplémentaires peuvent être demandés pour gérer des problèmes graves ou urgents relatifs aux membres de la famille.

• 10 jours payés facultatifs par année civile complète pour réaliser du bénévolat

Pour les rôles non liés à la vente, les employés peuvent également gagner des primes annuelles, sous réserve des politiques de Cisco.

Les employés participant à des régimes de vente reçoivent une prime incitative basée sur le rendement en plus de leur salaire de base, partagée entre des composantes basés sur des quotas et des composantes hors quota, sous réserve du régime Cisco applicable. Cisco acquitte généralement la prime incitative basée sur des quotas de la manière suivante :

• 0,75 % de l'objectif incitatif pour chaque 1 % de réalisation du chiffre, jusqu'à 50 % du quota;

• 1,5 % de l'objectif incitatif pour chaque 1 % de réalisation entre 50 % et 75 %;

• 1 % de l'objectif incitatif pour chaque 1 % de réalisation entre 75 % et 100 %; et

• Lorsque le rendement dépasse 100 %, les taux incitatifs sont égaux ou supérieurs à 1 % pour chaque 1 % de réalisation sans plafond de synopsis.

Pour les éléments de rendement commercial non basés sur les quotas, comme les objectifs stratégiques de vente, Cisco peut payer de 0 % à 125 % de l'objectif. Les régimes de ventes de Cisco n'ont pas de seuil minimal de rendement pour le synopsis commercial à payer.

Les échelles de salaire complètes applicables pour ce poste, par État spécifique, sont énumérées ci-dessous :

Région métropolitaine de la Ville de New York :

$216,300.00 - $322,900.00

Régions non-métropolitaines des États de New York et de Washington :

$197,500.00 - $287,300.00

* Pour les rôles de vente basés sur des quotas dans le cadre du régime de vente de Cisco, les échelles fournies dans cette publication comprennent la rémunération de base et le synopsis cible des ventes combinés.

** Les employés de l'État d'Illinois, qu'ils soient exempts ou non, participeront à un programme de congé unique afin de répondre aux exigences locales.