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Ingeniero de I+D Senior Staff - Skywalker Sound
RemotoEstados Unidos
Nicasio, California, United States
AWSGCPDockerC++
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Título de la oferta de empleo:
ID de solicitud: 10127968
Este puesto se considera Híbrido, lo que significa que el empleado trabajará en nuestras oficinas de Nicasio, CA y ocasionalmente desde casa.
Segmento de la oferta de empleo: Skywalker Sound
Negocio principal de la oferta de empleo: Skywalker Sound-Engineering
Categoría principal de la oferta de empleo: Ingeniero de Software
Tipo de empleo: Tiempo completo
Ciudad, Estado, Región, Código Postal principal: Nicasio, CA, EE. UU.
Ciudad, Estado, Región, Código Postal alternativo:
Fecha de publicación: 2025-08-19
Descripción del puesto
Ingeniero Senior I+D Staff - Skywalker Sound
El Grupo de Desarrollo de Skywalker Sound busca un Ingeniero Senior I+D Staff (IA/ML) muy experimentado para liderar el desarrollo de tecnologías transformadoras de inteligencia de audio para la producción de medios a nivel mundial. Este puesto de nivel senior es fundamental para avanzar en nuestra plataforma de banda sonora de próxima generación, con un enfoque en el procesamiento del habla, la transferencia de estilo, la mezcla ascendente, la separación de fuentes y la síntesis de audio generativa.
Arquitecturará, construirá y optimizará sistemas de machine learning de vanguardia a escala, aprovechando modelos fundamentales, vocoders neuronales, modelos de difusión latente y flujos de trabajo avanzados de reentrenamiento. Como miembro central de nuestro equipo de I+D aplicada, contribuirá a la dirección técnica, colaborará con los equipos de producto e ingeniería y entregará soluciones listas para producción que se integrarán perfectamente en los flujos de trabajo creativos y operativos para creadores de contenido de élite en todo el mundo.
Qué harás *
- Liderar la investigación, el diseño y la implementación de algoritmos de machine learning de última generación para el procesamiento del habla, la transferencia de voz, la separación de fuentes y la mezcla ascendente en entornos de postproducción de medios. *
- Impulsar la arquitectura y el despliegue de canalizaciones escalables de entrenamiento de modelos utilizando PyTorch y marcos de computación distribuida. *
- Desarrollar modelos de audio generativos novedosos, incluyendo difusión latente, modelos basados en flujos, autoencoders variacionales y vocoders neuronales, optimizados para la producción profesional de bandas sonoras. *
- Gestionar el ciclo de vida completo del modelo: preentrenamiento, ajuste fino, validación, optimización de inferencia e integración CI/CD. *
- Guiar el desarrollo de flujos de trabajo de adaptación de modelos personalizados para admitir ajustes por usuario, continuidad entre proyectos y despliegue flexible. *
- Colaborar con los líderes de producto, plataforma e ingeniería para definir estrategias de integración dentro de un entorno SaaS seguro y optimizado para la nube. *
- Mantenerse a la vanguardia del audio generativo, el modelado multimodal y el aprendizaje autosupervisado, traduciendo la investigación emergente en innovación aplicada. *
- Contribuir a las herramientas internas y la infraestructura que mejoran la velocidad de iteración, la reproducibilidad y la explicabilidad de los modelos desplegados. *
- Mentorizar a investigadores e ingenieros junior, y contribuir a una cultura de experimentación rigurosa, colaboración y mejora continua.
Requisitos mínimos
Lo que buscamos *
- Máster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica, Matemáticas Aplicadas o un campo relacionado con un enfoque en IA/ML y procesamiento de señales multimodales. *
- 5 años de experiencia profesional en ML aplicada, con un profundo enfoque en investigación y despliegue de IA/ML centrado en audio. *
- Experiencia experta en la construcción y escalado de modelos utilizando PyTorch, con fluidez en entrenamiento, ajuste fino e inferencia para redes neuronales profundas. *
- Experiencia demostrada en el desarrollo de modelos generativos como VAE, GAN, modelos de difusión o vocoders neuronales (por ejemplo, HiFi-GAN, WaveNet). *
- Profundo conocimiento de dominios de ML específicos de audio, incluyendo separación de fuentes, mejora del habla, procesamiento de música y tareas transmodales. *
- Experiencia con herramientas MLOps (por ejemplo, Weights & Biases, MLflow, Datachain), contenedorización basada en Docker e infraestructura escalable para entrenamiento distribuido. *
- Fluidez en los fundamentos del procesamiento de señales de audio y la integración de DSP en canalizaciones de ML. *
- Capacidad probada para contribuir a la planificación arquitectónica, la estrategia de investigación y el despliegue de producción en entornos complejos y con múltiples partes interesadas.
Cualificaciones preferidas *
- Familiaridad con marcos multimodales de audio/texto/vídeo y representaciones transdominio. *
- Experiencia en la implementación de canalizaciones de inferencia en tiempo real o casi real en entornos de nube o de borde (por ejemplo, AWS, GCP, GPUs on-prem). *
- Conocimiento práctico de modelos de audio de difusión latente (por ejemplo, stable-audio, AudioLDM, AudioGen). *
- Sólido conocimiento de conjuntos de datos y benchmarks de audio estándar de la industria (LibriSpeech, VCTK, MUSDB, etc.). *
- Experiencia en la optimización de canalizaciones de inferencia para aplicaciones creativas o uso interactivo. *
- Dominio de frameworks de audio de bajo nivel (C / C++, etc.) *
- Contribuciones a investigaciones publicadas en conferencias de primer nivel (NeurIPS, ICASSP, ICLR, Interspeech) y/o marcos de ML de código abierto.
El rango de contratación para este puesto en Nicasio, CA es de $209,500.00 a $280,900.00 por año. La remuneración base ofrecida realmente tendrá en cuenta la equidad interna y también puede variar según la región geográfica del candidato, el conocimiento, las habilidades y la experiencia relacionados con el puesto, entre otros factores. Se puede ofrecer un bono y/o unidades de incentivos a largo plazo como parte del paquete de compensación, además de la gama completa de beneficios médicos, financieros y/o de otro tipo, dependiendo del nivel y el puesto ofrecido.
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