Machine Learning Advocate Engineer Internship, Audio - US Remote

Bienvenue chez Hugging Face ! Rejoignez-nous dans notre mission de faire progresser la technologie de l'apprentissage automatique accessible et de contribuer à un avenir technologique meilleur.

Hugging Face abrite la bibliothèque open-source de modèles pré-entraînés à la croissance la plus rapide au monde. Avec plus de 1 million de modèles et 320K étoiles sur GitHub, notre technologie est utilisée par plus de 15000 entreprises, y compris des leaders de l'industrie tels que Google, Elastic, Salesforce, Grammarly et la NASA.

Alors que les grands modèles de langage (LLM) prolifèrent, la demande pour les LLM audio a explosé. L'écosystème Hugging Face prend en charge l'entraînement, l'évaluation et le partage de ces modèles, jeux de données et démonstrations. Ce stage vise à améliorer l'accessibilité des outils open-source pour la communauté, avec des projets potentiels incluant :

• Intégrations avec des fournisseurs de données audio comme Common Voice et GigaSpeech
• Support accru pour divers types de données audio
• Développement de démonstrations pour des modèles audio/voix de pointe
• Création de nouveaux tableaux de classement pour les évaluations, comme TTS Arena et Open ASR Leaderboard dans Spaces et Gradio

Note : Ce rôle est profondément technique et non un poste de marketing. L'Advocacy des développeurs chez Hugging Face implique de contribuer à des bibliothèques telles que Transformers, Diffusers ou Datasets, et de collaborer sur des projets externes.

Vous aurez l'opportunité de favoriser des collaborations au sein du ML pour l'espace audio, de diriger les communications, d'adopter les dernières fonctionnalités liées à l'audio, et de développer des outils pour la communauté.

Nous recherchons des individus qui :

• Ont une passion pour le développement open-source
• Sont dédiés à rendre les LLM audio accessibles aux ingénieurs, chercheurs et passionnés
• Veulent contribuer à l'un des écosystèmes de ML à la croissance la plus rapide

Si cela vous ressemble, nous attendons avec impatience votre candidature !

Nous priorisons la diversité, l'équité et l'inclusivité. Nous nous efforçons de bâtir un lieu de travail caractérisé par le respect et le soutien, peu importe qui vous êtes ou d'où vous venez. Cet engagement est essentiel pour bâtir une grande entreprise et communauté, et pour façonner l'avenir de l'apprentissage automatique. Hugging Face est un employeur offrant l'égalité des chances, et nous ne discriminons pas en raison de la race, de l'ethnie, de la religion, de la couleur, de l'origine nationale, du genre, de l'orientation sexuelle, de l'âge, de l'état civil, du statut de vétéran ou du statut de capacité.

Nous valorisons la croissance. Collaborez avec certains des esprits les plus brillants de l'industrie. Nous encourageons l'amélioration continue de soi et remboursons les frais pour les conférences, formations et opportunités éducatives pertinentes.

Nous nous soucions de votre santé et de votre équilibre travail-vie. Profitez d'horaires de travail flexibles et d'options de travail à distance. Nos avantages incluent une couverture santé, dentaire et vision pour les employés et leurs personnes à charge, ainsi qu'un congé parental et des congés payés flexibles.

Nous veillons à ce que les employés à distance s'épanouissent. Bien que nous ayons des bureaux à NYC et Paris, nous sommes une équipe répartie mondialement. Les employés à distance sont les bienvenus dans nos bureaux et recevront l'équipement nécessaire pour réussir dans leurs rôles.

Nous voulons que nos coéquipiers soient actionnaires. Chaque employé reçoit des actions de l'entreprise dans le cadre de son package de rémunération. Si Hugging Face réussit en tant que plateforme définissant une catégorie dans l'apprentissage automatique et l'IA, tout le monde bénéficie de notre succès partagé.

Prêt à nous rejoindre dans cette aventure passionnante ? Postulez maintenant pour le poste de Stagiaire Ingénieur Advocate en Apprentissage Automatique - Audio et faites partie de la famille Hugging Face !