Ingénieur logiciel spécialisé en machine learning senior — Agents vocaux — Télétravail à distance dans la région EMEA

🔥 il y a 14 minutes

🇫🇷 France – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🤖 Ingénieur Machine Learning

👻 Score fantôme 10%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.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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Hugging Face

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51 - 200 employés

Fondée en 2016

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🏢 Entreprise

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Hugging Face est une plateforme collaborative pour la communauté du machine learning, se concentrant sur les modèles, les jeux de données et les applications. Elle offre une large gamme d'outils et de ressources pour créer, découvrir et partager des modèles de machine learning et des jeux de données. Hugging Face fournit des outils ML open-source, y compris des frameworks pour PyTorch, TensorFlow et JAX, ainsi que des solutions avancées pour les entreprises grâce à ses offres destinées aux professionnels. L'entreprise héberge des milliers de modèles, de jeux de données et d'applications, servant de plaque tournante centrale pour la recherche et le développement en IA.

Description

• Piloter l’architecture de parties importantes de la bibliothèque open source de speech-to-speech, notamment la conception des pipelines, le budget de latence et la fiabilité de la boucle temps réel • Intégrer de nouveaux modèles d’ASR, de TTS et de speech-to-speech de bout en bout, tout en préservant des abstractions claires • Examiner les pull requests de la communauté, trier et prioriser les problèmes, publier les versions et développer la communauté des contributeurs • Concevoir l’API destinée aux développeurs et le protocole de streaming de hf-voice, notamment le cycle de vie des sessions, les transports WebSockets/WebRTC, l’authentification, la sémantique des erreurs et le versionnage • Mettre en place un service d’inférence GPU temps réel avec gestion de la concurrence, autoscaling, observabilité et optimisation du coût par session • Collaborer avec les équipes Hub et Inference afin de simplifier l’intégration des agents vocaux dans les produits et les démonstrations • Faire évoluer hf-voice d’un prototype de démonstration vers un environnement de production grâce aux tests de charge, aux SLO et à une dégradation progressive • Rédiger la documentation, des exemples et des templates pour les développeurs • Assurer le support des déploiements existants, en commençant par le parc de Reachy Mini • Présenter publiquement les travaux au moyen d’articles de blog, de démonstrations ou de conférences

🎯 Exigences

• Ingénieur senior capable de prendre en charge une partie importante d’une architecture et de la faire progresser de manière autonome • Expérience dans la création d’infrastructures destinées aux développeurs au sein d’une entreprise spécialisée dans l’IA ou les outils pour développeurs, notamment des API d’inférence ou des infrastructures d’agents • Contributions substantielles à une bibliothèque Python open source • Maîtrise de Python asynchrone et des systèmes distribués, y compris de leurs modes de défaillance • Expérience de la mise en production de systèmes temps réel impliquant du streaming, WebSockets, WebRTC, des pipelines audio ou vidéo, ou de l’inférence en direct • Expérience pratique de production avec des LLM ou des modèles multimodaux • Excellentes capacités de communication écrite et aptitude à collaborer de manière asynchrone et publique • Intérêt marqué pour la voix et l’IA conversationnelle • Contributions à des frameworks d’agents vocaux tels que speech-to-speech, Pipecat, LiveKit Agents, Vocode ou TEN • Contributions à llama.cpp ou à un autre runtime d’inférence bas niveau • Expérience pratique des modèles d’ASR, de TTS ou de speech-to-speech de bout en bout, notamment dans l’évaluation des compromis entre latence et qualité • Expérience du serving GPU, de la quantification ou de l’inférence on-device • Connaissance des pipelines audio, notamment de la VAD, de l’annulation d’écho, des buffers de gigue, de la gestion des interruptions et de la détection des tours de parole • Expérience de déploiements sur des cibles embarquées ou robotiques • Réalisations publiques attestées par des conférences, des articles de blog ou des démonstrations

🏖️ Avantages

• Environnement de travail axé sur la diversité, l’équité et l’inclusion • Employeur garantissant l’égalité des chances et engagé contre toute forme de discrimination • Remboursement des conférences, formations et études pertinentes • Horaires de travail flexibles • Possibilités de télétravail • Couverture santé, dentaire et optique pour les salariés et leurs ayants droit • Congé parental • Congés payés flexibles • Possibilité pour les salariés en télétravail de se rendre dans les bureaux de New York et de Paris • Mise à disposition du matériel informatique nécessaire au poste • Participation au capital de l’entreprise pour tous les salariés • Communauté contribuant au développement de l’écosystème ML/IA