Senior Machine Learning Engineer

Chez Sonos, nous souhaitons créer l'expérience d'écoute ultime pour nos clients et savons que cela commence par s'écouter les uns les autres. En tant que membre de l'équipe Sonos, vous collaborerez avec des personnes de tous styles, compétences et origines pour réaliser notre vision tout en favorisant une communauté où chacun se sent inclus et habilité à donner le meilleur de lui-même.

Ce rôle est un poste hybride

Ce poste est considéré comme hybride, permettant une combinaison de travail à distance et de collaboration en bureau. Les candidats qualifiés doivent vivre à proximité de notre bureau de Paris et doivent s'attendre à être au bureau environ 3 jours par semaine.

Dans l'équipe Sonos Voice Control, nous concevons l'avenir des interactions basées sur l'IA pour alimenter le contrôle de la musique et la découverte de contenu pour les clients Sonos sur toutes les surfaces de contrôle (matériel Sonos, application Sonos, contrôle vocal Sonos). Nous recherchons un ingénieur ML expérimenté pour rejoindre l'équipe Audio Machine Learning, axée sur la construction de la prochaine génération de Sonos Voice Control. L'équipe développe tous les composants audio de la solution d'assistant vocal interne de Sonos, y compris la reconnaissance automatique de la parole (ASR), la détection de mot-clé et l'amélioration de la parole. L'équipe est également responsable de la mise en production de ces modèles et de leur exécution efficace et rapide sur plusieurs types de matériel.

Ce que vous ferez :

• Travailler dans l'équipe Audio Machine Learning de Sonos Voice Control, aux côtés d'un groupe d'ingénieurs et de chercheurs en apprentissage automatique expérimentés.
• Concevoir et entraîner des modèles d'apprentissage automatique à la pointe de la technologie pour la reconnaissance automatique de la parole et la détection de mot-clé.
• Assurer que nos modèles fonctionnent au mieux dans des domaines spécialisés, tels que les entités musicales, le contrôle des haut-parleurs et l'automatisation domestique.
• Définir et mettre en œuvre la stratégie de données pour l'entraînement et les tests, ainsi que l'augmentation audio pour refléter les conditions acoustiques à distance de nos produits.
• Maintenir et améliorer des pipelines d'entraînement et d'évaluation évolutifs et efficaces.
• Contribuer à la feuille de route de l'équipe et définir la direction technique pour le domaine ASR.
• Encadrer d'autres membres de l'équipe sur les meilleures pratiques en matière de ML, de planification d'expérimentations et d'analyse de modèles.
• Collaborer avec les équipes d'ingénierie backend cloud et embarquée pour garantir que nos modèles fonctionnent au mieux dans différents environnements.

Ce dont vous aurez besoin :

• 8+ années d'expérience en recherche et ingénierie en apprentissage automatique pour des applications vocales.
• Un doctorat ou un master en informatique, ou un domaine technique connexe (ou expérience équivalente).
• Connaissance approfondie du traitement de la parole (ASR, détection de mot-clé, caractéristiques audio), en particulier des dernières architectures pour la reconnaissance automatique de la parole (RNN-T, Transformers).
• Expérience dans la gestion de l'ensemble du cycle de développement de modèles, de la génération de données, de l'entraînement, de l'évaluation à la mise en production des modèles.
• Connaissance avancée de Python et des outils d'apprentissage automatique courants (PyTorch).
• Connaissance intermédiaire d'un langage compilé de bas niveau (Rust, C, C++).

Compétences préférées :

• Expérience dans le développement de modèles pour ASR en temps réel, à faible latence et en streaming.
• Expérience dans les techniques d'adaptation de modèles pour de grands catalogues d'entités (biais de fusion superficielle, rescoring, correction d'erreurs).
• Compréhension des défis particuliers de l'ASR à distance, y compris l'acoustique et l'augmentation des données pour l'entraînement et l'évaluation des modèles.
• MLOps et ingénierie logicielle pour un entraînement efficace et une infrastructure de données.

La recherche montre que les candidats issus de milieux sous-représentés n'appliquent souvent pas pour des postes s'ils ne répondent pas à tous les critères. Si vous ne possédez pas 100 % des compétences énumérées, nous vous encourageons fortement à postuler si vous êtes intéressé.

Votre profil sera examiné et vous recevrez des nouvelles dès que nous aurons une mise à jour. Chez Sonos, nous prenons le temps de recruter correctement et apprécions votre patience.