Machine Learning Engineer Job at US Company in Chicago
US Company, Chicago, IL, United States
As a Machine Learning Engineer, you will play a pivotal role in building systems that drive the training and deployment of large-scale ML models across our global operations. You'll collaborate with leading researchers, hardware experts, and software engineers to build robust solutions that maximize the potential of GPU acceleration, distributed computing, and the latest open-source tools. Your work will influence our trading strategies by accelerating experimentation cycles that foster continuous innovation and refinement.
This is a unique opportunity to solve problems at the intersection of advanced machine learning and trading, where your contributions will shape the future of IMC’s technology and trading capabilities.
Your Core Responsibilities
- Develop large-scale distributed training pipelines to manage datasets and complex models
- Build and optimize low-latency inference pipelines, ensuring models deliver real-time predictions in production systems
- Develop libraries to improve the performance of machine learning frameworks
- Maximize performance in training and inference using GPU hardware and acceleration libraries
- Design scalable model frameworks capable of handling high-volume trading data and delivering real-time, high-accuracy predictions
- Collaborate with quantitative researchers to automate ML experiments, hyperparameter tuning, and model retraining
- Partner with HPC specialists to optimize workflows, improve training speed, and reduce costs
- Evaluate and roll out third-party tools to enhance model development, training, and inference capabilities
- Dig into the internals of open-source ML tools to extend their capabilities and improve performance
Your Skills and Experience
- 5+ years of experience in machine learning with a focus on training or inference systems
- Hands-on experience with real-time, low-latency ML pipelines in high-performance environments is a strong plus
- Strong engineering skills, including Python, CUDA, or C++
- Knowledge of machine learning frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or JAX
- Proficiency in GPU programming for training and inference acceleration (e.g., CuDNN, TensorRT)
- Experience with distributed training for scaling ML workloads (e.g., Horovod, NCCL)
- Exposure to cloud platforms and orchestration tools
- A track record of contributing to open-source projects in machine learning, data science, or distributed systems is a plus
Salary Range
$175,000 - $250,000 USD
About Us
IMC is a global trading firm powered by a cutting-edge research environment and a world-class technology backbone. Since 1989, we’ve been a stabilizing force in financial markets, providing essential liquidity upon which market participants depend. Across our offices in the US, Europe, Asia Pacific, and India, our talented quant researchers, engineers, traders, and business operations professionals are united by our uniquely collaborative, high-performance culture, and our commitment to giving back. From entering dynamic new markets to embracing disruptive technologies, and from developing an innovative research environment to diversifying our trading strategies, we dare to continuously innovate and collaborate to succeed.
IMC is an equal opportunity employer. IMC prohibits discrimination of any type and affords equal employment opportunities to applicants without regard to race, color, religion, sex, pregnancy, sexual orientation, gender identity and expression, national origin, age, disability, military or veteran status, status as a victim of domestic violence, and/or any other categories protected by applicable federal, state or local law. Completion of this section is voluntary and will not affect your opportunity for employment or the terms or conditions of your employment. The data collected from these questions will be stored separately from your individual application and will be kept confidential.
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In Summary: As a Machine Learning Engineer, you will play a pivotal role in building systems that drive the training and deployment of large-scale ML models across IMC's global operations . Your work will influence our trading strategies by accelerating experimentation cycles that foster continuous innovation and refinement .
En Español:
Como ingeniero de aprendizaje automático, desempeñará un papel fundamental en la construcción de sistemas que impulsen el entrenamiento y despliegue de modelos ML a gran escala en nuestras operaciones globales. Colaborará con investigadores líderes, expertos en hardware e ingenieros de software para construir soluciones sólidas que maximizen el potencial de aceleración GPU, computación distribuida y las últimas herramientas de código abierto. Su trabajo influirá en nuestras estrategias comerciales al acelerar los ciclos de experimentación que fomentan la innovación y refinamiento continuos.
Esta es una oportunidad única para resolver problemas en la intersección del aprendizaje automático avanzado y el comercio, donde sus contribuciones darán forma al futuro de las capacidades tecnológicas y comerciales de IMC.
Sus principales responsabilidades
- Desarrollar líneas de formación distribuidas a gran escala para gestionar conjuntos de datos y modelos complejos
- Construir y optimizar tuberías de inferencia con baja latencia, asegurando que los modelos proporcionen predicciones en tiempo real en los sistemas de producción
- Desarrollar bibliotecas para mejorar el rendimiento de los marcos de aprendizaje automático
- Maximizar el rendimiento en capacitación e inferencia utilizando hardware GPU y bibliotecas de aceleración
- Diseñar marcos de modelos escalables capaces de manejar datos comerciales de gran volumen y ofrecer predicciones en tiempo real con alta precisión
- Colaborar con investigadores cuantitativos para automatizar experimentos de ML, ajuste de hiperparámetros y reentrenamiento de modelos
- Colaborar con especialistas en HPC para optimizar los flujos de trabajo, mejorar la velocidad de formación y reducir costes
- Evaluar e implementar herramientas de terceros para mejorar las capacidades de desarrollo, capacitación y inferencia de modelos
- Profundizar en las herramientas ML de código abierto para ampliar sus capacidades y mejorar el rendimiento
Sus habilidades y experiencia
- 5+ años de experiencia en aprendizaje automático con enfoque en sistemas de formación o inferencia
- La experiencia práctica con las tuberías ML de baja latencia en tiempo real en entornos de alto rendimiento es una gran ventaja.
- Fuertes habilidades de ingeniería, incluyendo Python, CUDA o C++
- Conocimiento de marcos de aprendizaje automático como PyTorch, TensorFlow o JAX
- Proficiencia en programación GPU para la formación y aceleración de inferencias (por ejemplo, CuDNN, TensorRT)
- Experiencia en formación distribuida para la escalación de las cargas de trabajo ML (por ejemplo, Horovod, NCCL)
- Exposición a plataformas en la nube y herramientas de orquestación
- Una trayectoria de contribución a proyectos de código abierto en aprendizaje automático, ciencia de datos o sistemas distribuidos es una ventaja.
Rango salarial
$175,000 - $250,000 USD
Sobre nosotros
IMC es una firma comercial global impulsada por un entorno de investigación de vanguardia y una tecnología de clase mundial. Desde 1989, hemos sido una fuerza estabilizadora en los mercados financieros, proporcionando liquidez esencial sobre la que dependen los participantes del mercado. A través de nuestras oficinas en Estados Unidos, Europa, Asia Pacífico e India, nuestros talentosos investigadores cuánticos, ingenieros, comerciantes y profesionales de operaciones comerciales están unidos por nuestra cultura única colaborativa, de alto rendimiento y nuestro compromiso con devolver.
IMC prohíbe la discriminación de cualquier tipo y ofrece igualdad de oportunidades laborales a los solicitantes sin tener en cuenta su raza, color, religión, sexo, embarazo, orientación sexual, identidad e expresión de género, origen nacional, edad, discapacidad, estatus militar o veterano, estado como víctima de violencia doméstica y/o otras categorías protegidas por las leyes federales, estatales o locales aplicables. El cumplimiento de esta sección es voluntario y no afectará su oportunidad de empleo ni los términos o condiciones de su empleo.
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