Ingénieur de recherche — Workflows ML audio agentiques

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🌐 États-Unis, Italie, +11 autres pays – Distant

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⏰ Temps Plein

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📚 Ingénieur de Recherche

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 10%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Bose Corporation

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5001 - 10000 employés

🚘 Automobile

🏭 Fabrication

🍽️ Alimentation et boissons

💰 €430 200 Equity crowdfunding en 2017-12

Automotive • Manufacturing • Food & Beverage

<Bose Corporation> est une entreprise mondiale spécialisée dans l'équipement audio qui conçoit, fabrique et vend des produits audio pour les consommateurs et les professionnels, notamment des casques, des écouteurs, des enceintes, des systèmes de cinéma maison, des systèmes de sonorisation portables et des casques d'aviation. L'entreprise propose une vente directe aux consommateurs en ligne, offre des plans de protection et des programmes de reprise, ainsi que des services d'assistance comme les réparations et les cadeaux d'entreprise. Bose met l'accent sur une performance audio de qualité supérieure, la technologie de réduction de bruit et un marketing orienté vers le style de vie.

Description

• Concevoir et mettre en œuvre des workflows agentiques capables de planifier, lancer, surveiller, diagnostiquer et synthétiser des expériences de ML audio, avec un niveau de supervision humaine approprié. • Automatiser la préparation des données, l’entraînement des modèles, les recherches d’hyperparamètres, le benchmarking, les tests de régression et la comparaison des résultats dans le cadre de projets de recherche. • Développer des outils fiables pour la planification et l’utilisation de GPU sur site, le suivi des expériences, la gestion des artefacts et l’exécution reproductible. • Connecter des agents alimentés par des LLM à des scripts, des repositories, des jeux de données, des suites d’évaluation et des ressources de calcul au moyen d’outils et de mécanismes de sécurité clairement définis. • Collaborer avec les chercheurs en audio afin de transformer les expérimentations répétitives en workflows réutilisables et en tableaux de bord ou rapports clairs.

🎯 Exigences

• Diplôme en informatique, machine learning, génie électrique ou dans un domaine connexe, ou expérience pratique équivalente. • Solides compétences en software engineering et en Python. • Expérience pratique dans la conception d’agents LLM ou de workflows agentiques capables d’appeler des outils et d’exécuter des tâches en plusieurs étapes. • Expérience des pipelines d’entraînement et d’évaluation ML, de PyTorch, du suivi des expériences et des tests automatisés. • Expérience pratique de l’exploitation de machines Linux équipées de GPU sur site, notamment des environnements CUDA, des conteneurs, de la planification des jobs et de la supervision des ressources. • Bonne connaissance pratique du ML audio et du DSP, notamment des jeux de données courants, des métriques audio et des workflows de développement de modèles. • Capacité à concevoir des systèmes fiables et observables, et à communiquer efficacement avec des chercheurs scientifiques. • Une expérience des frameworks d’orchestration, de l’entraînement distribué, de la CI/CD ou du MLOps constitue un atout.

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