Talent Pool: Audio Data Engineering & Machine Learning

Das Unternehmen ist ein innovativer Anbieter im Bereich Voice AI und entwickelt eine zuverlässige Infrastruktur, die die Lücke zwischen Rohaudioeingaben und einer verlässlichen maschinellen Verarbeitung schließt. In dieser Rolle haben Sie die Möglichkeit, Teil eines dynamischen Teams zu werden, das an der Schnittstelle von Sprach- und Audiotechnologie arbeitet. Je nach Ihrem Schwerpunkt, ob im Bereich Machine Learning oder Data Engineering, werden Sie an spannenden Projekten arbeiten, die von der Modellinnovation bis hin zur Datenarchitektur reichen. Zu Ihren Aufgaben gehört das Entwerfen, Trainieren und Optimieren von tiefen Lernmodellen für Sprachverbesserung und Quelltrennung. Darüber hinaus sind Sie verantwortlich für den gesamten Lebenszyklus von Audiodaten, von der Beschaffung und Aufnahme bis hin zum Aufbau komplexer synthetischer Simulationspipelines. Sie werden auch an der Entwicklung von Diagnosetools und Benchmarking-Methoden arbeiten, um sicherzustellen, dass unsere Modelle in realen VoIP-Umgebungen erfolgreich sind. Die Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen, um technische Durchbrüche in überzeugende Demos und Fallstudien zu übersetzen, ist ebenfalls ein wichtiger Bestandteil Ihrer Rolle. Das Unternehmen sucht nach kreativen Köpfen, die bereit sind, Verantwortung zu übernehmen und herausfordernde Probleme in enger Zusammenarbeit mit den Kunden zu lösen.

Wir suchen nach 'audio-first' Ingenieuren, die über fundierte Kenntnisse in der digitalen Signalverarbeitung, Raumakustik und den häufigsten Geräuschartefakten verfügen. Idealerweise bringen Sie eine umfassende technische Expertise in Python und PyTorch mit und sind in der Lage, sauberen, modularen und produktionsbereiten Code zu schreiben. Eine praktische Erfahrung von mindestens drei Jahren in der Lösung komplexer ML- oder Datenprobleme, einschließlich Datenkuratierung, Training, Debugging und Evaluierung, ist erforderlich. Sie haben eine wissenschaftliche Denkweise und legen Wert auf bedeutungsvolle, vertrauenswürdige Metriken. Eine Affinität für Startups ist ebenfalls wichtig, da Sie sich in einem dynamischen Umfeld wohlfühlen und motiviert sind, Produkte zu entwickeln, die tatsächlich von den Kunden genutzt werden. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine hohe Eigenverantwortung sind für diese Position von Bedeutung.