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Working overseas, visa applications, bank card applications, unconventional methods, and other useful tips. No discussions about illegal routes, undocumented work, or other non-legitimate topics.

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Hugging Face招募机器学习工程师

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/machine-learning-engineer-9/ 在 Hugging Face,我们致力于推动良好的机器学习,并使其更易于使用。我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。在 GitHub 上有超过 100 万个模型和 32 万个星级,超过 15000 家公司正在生产中使用 HF 技术,其中包括 Google、Elastic、Salesforce、Algolia、Grammarly 和 NASA 等领先的人工智能组织。 […]

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Hugging Face招募机器学习工程师、快速优化推理

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/machine-learning-engineer-fast-optimal-inference/ 在 Hugging Face,我们致力于推动优秀的机器学习,并使其更易于使用。我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。在 GitHub 上有超过 100 万个模型和 32 万个星级,超过 15000 家公司正在生产中使用 HF 技术,其中包括 Google、Elastic、Salesforce、Algolia、Grammarly 和 NASA 等领先的人工智能组织。

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Hugging Face招募Developer Experience Engineer for Inference – US Remote

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/developer-experience-engineer-for-inference-us-remote/ 在 Hugging Face,我们致力于推动良好的机器学习,并使其更易于使用。我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。在 GitHub 上有超过 100 万个模型和 32 万个星级,超过 15000 家公司正在生产中使用 HF 技术,其中包括 Google、Elastic、Salesforce、Grammarly 和 NASA 等领先的人工智能组织。

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Hugging Face招募推理开发人员体验工程师 – 欧洲、中东和非洲地区远程

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/inference-developer-experience-engineer-emea-remote/ 在这里,Hugging Face,我们致力于推动优秀的机器学习,并使其更易于使用。我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。在 GitHub 上有超过 100 万个模型和 32 万个星级,超过 15000 家公司正在生产中使用 HF 技术,其中包括 Google、Elastic、Salesforce、Grammarly 和 NASA 等领先的人工智能组织。作为开发人员体验工程师,您将在扩大推理服务的采用范围方面发挥关键作用。该职位需要跨多个团队(包括开源、产品和基础架构)协同工作,以增强开发人员的整体体验。在日常工作中,该职位可能涉及:参与演示和原型:设计和开发演示和原型,以便从开发人员的角度有效地展示最新的研究成果以及如何使用这些成果。创建技术内容:制作高质量的技术内容,如文档、博客文章、教程和文件,以支持和教育我们的用户社区:创建并改进工具,降低开发人员使用我们的推理服务的门槛。 offer要求

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Hugging Face招募硬件合作伙伴计划经理

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/hardware-partner-program-manager/ 在 Hugging Face,我们致力于推动优秀的机器学习,并使其更容易获得。 我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。 Hugging Face 已成为最受欢迎的社区驱动项目,用于训练、共享和部署最先进的机器学习模型。 Hugging Face 销售计算基础架构和服务,帮助企业利用开源技术构建自己的人工智能。我们的战略是建立一个开放平台,让客户在其选择的计算平台上利用 Hugging Face 模型和库。Hugging Face 与包括 AWS、Azure、戴尔、英伟达、AMD 和英特尔在内的从芯片到云计算的主要合作伙伴合作,使

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Hugging Face招募硬件合作伙伴项目经理 – 欧洲、中东和非洲地区远程

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/hardware-partner-program-manager-emea-remote/ 在 Hugging Face,我们致力于推动优秀的机器学习,并使其更容易获得。我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。Hugging Face 已成为最受欢迎的社区驱动项目,用于训练、共享和部署最先进的机器学习模型。Hugging Face 销售计算基础架构和服务,帮助企业利用开源技术构建自己的人工智能。我们的战略是建立一个开放平台,让客户在其选择的计算平台上利用 Hugging Face 模型和库。Hugging Face 与包括 AWS、Azure、戴尔、英伟达、AMD 和英特尔在内的从芯片到云计算的主要合作伙伴合作,使 Hugging Face 模型的使用更简单、更便宜。关于职位:我们寻求一位经验丰富的产品、计划或项目经理,以推动

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Hugging Face招募高级前端工程师 – 美国远程

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/senior-front-end-engineer-us-remote/ 在这里,Hugging Face,我们致力于推动优秀的机器学习,并使其更容易获得。我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。我们在 GitHub 上拥有超过 100 万个模型和 32 万颗星,超过 15000 家公司正在生产中使用 HF 技术,其中包括 Google、Elastic、Salesforce、Grammarly 和 NASA 等领先的人工智能组织。作为一名前端工程师,您将使用核心 Web

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Hugging Face招募高级前端工程师 – 欧洲、中东和非洲地区远程

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/senior-front-end-engineer-emea-remote/ 在抱抱脸,我们致力于推动优秀的机器学习,并使其更易于获取。我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。我们在 GitHub 上拥有超过 100 万个模型和 32 万颗星,超过 15000 家公司正在生产中使用 HF 技术,其中包括 Google、Elastic、Salesforce、Grammarly 和 NASA 等领先的人工智能组织。 关于职位: 作为一名前端工程师,您将使用核心

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Hugging Face招募优化团队中的机器学习工程师

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/machine-learning-engineer-on-the-optimization-team-2/ 在 Hugging Face,我们致力于推动良好的机器学习,并使其更易于使用。我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。在 GitHub 上有超过 100 万个以上的模型和 32 万个以上的星级,超过 15000 家公司正在生产中使用 HF 技术,其中包括 Google、Elastic、Salesforce、Grammarly 和 NASA 等领先的人工智能组织。NLP中的Transformer推动了计算要求的提高,这一趋势开始扩展到计算机视觉和语音等其他模式,这些模式正在积极采用Transformer架构来构建最新的最先进模型。工作负载效率是我们实现技术民主化使命的关键,我们一直在寻求更快、更高效的训练和部署模型的方法。如果您喜欢钻研底层系统集成、编译器支持和框架优化的黑暗面,我们应该谈谈!将🤗转换器模型与最先进的人工智能硬件连接起来,确保上述模型达到预期性能,为我们的用户设计易于使用和熟练的开发人员体验,以最高效和可扩展的方式部署这些模型。这是一个令人兴奋的机会,您可以在模型架构和硬件技术的人工智能边缘工作!作为补充材料,您可能需要查看最近发布的关于与

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Hugging Face招募优化团队中的机器学习工程师

职位描述 本站申请链接 https://en.w3offer.com/job/machine-learning-engineer-on-the-optimization-team/ 在这里,Hugging Face,我们一直在努力推动良好的机器学习,并使其更容易获得。我们建立了世界上增长最快的开源预训练模型库。在 GitHub 上有超过 100 万个以上的模型和 32 万个以上的星级,超过 15000 家公司正在生产中使用 HF 技术,其中包括 Google、Elastic、Salesforce、Grammarly 和 NASA 等领先的人工智能组织。NLP中的Transformer推动了计算要求的提高,这一趋势开始扩展到计算机视觉和语音等其他模式,这些模式正在积极采用Transformer架构来构建最新的最先进模型。工作负载效率是我们实现技术民主化使命的关键,我们一直在寻求更快、更高效的训练和部署模型的方法。如果您喜欢挖掘底层系统集成、编译器支持和框架优化的黑暗面,我们应该谈谈!将🤗转换器模型与最先进的人工智能硬件连接起来,确保上述模型达到预期性能,为我们的用户设计易于使用和熟练的开发人员体验,以最高效和可扩展的方式部署这些模型。这是一个令人兴奋的机会,您可以在模型架构和硬件技术的人工智能边缘工作!作为补充材料,您可能需要查看最近发布的关于与 GraphCore

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