Deepgram

Ingénieur de recherche, Machine Learning Systems

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Présentation de l'entreprise

Deepgram est la plateforme leader qui soutient l'économie émergente de l'IA vocale, évaluée à mille milliards de dollars, en fournissant des APIs en temps réel pour la conversion parole-texte (STT), la synthèse vocale (TTS) et la création d'agents vocaux de qualité production à grande échelle. Plus de 200 000 développeurs et 1 300+ organisations créent des offres vocales « Powered by Deepgram », notamment Twilio, Cloudflare, Sierra, Decagon, Vapi, Daily, Cresta, Granola et Jack in the Box. Les modèles fondamentaux natifs pour la voix de Deepgram sont accessibles via des APIs cloud ou sous forme de logiciels auto-hébergés et sur site, offrant une précision, une faible latence et une rentabilité inégalées. Soutenue par une récente série C menée par des investisseurs mondiaux de premier plan et des partenaires stratégiques, Deepgram a traité plus de 50 000 années d'audio et transcrit plus de 1 billion de mots. Aucune organisation au monde ne comprend mieux la voix que Deepgram.

Chez Deepgram, nous attendons une mentalité axée sur l'IA : l'utilisation et l'aisance avec l'IA ne sont pas facultatives, elles sont au cœur de notre façon de fonctionner, d'innover et de mesurer la performance.

Chaque membre de l'équipe travaillant chez Deepgram est censé utiliser et expérimenter activement des outils d'IA avancés, et même intégrer les siens dans son travail quotidien. Nous mesurons l'efficacité avec laquelle l'IA est appliquée pour obtenir des résultats, et l'utilisation cohérente et créative des dernières capacités d'IA est la clé du succès ici. Les candidats doivent être à l'aise pour adopter rapidement de nouveaux modèles et modes, intégrer l'IA dans leurs flux de travail et repousser continuellement les limites de ce que ces technologies peuvent accomplir.

De plus, nous évoluons au rythme de l'IA. Le changement est rapide et vous pouvez vous attendre à ce que votre travail quotidien évolue tout aussi vite. Ce poste n'est peut-être pas fait pour vous si vous n'êtes pas enthousiaste à l'idée d'expérimenter, de vous adapter, de faire preuve de réactivité et d'apprendre constamment, ou si vous recherchez un cadre très normatif avec un traditionnel 9-à-5.

L'opportunité

La voix est la modalité la plus naturelle pour l'interaction humaine avec les machines. Cependant, les paradigmes actuels de modélisation de séquences basés sur la mise à l'échelle conjointe des modèles et des données ne peuvent pas fournir une IA vocale capable d'une interaction humaine universelle. Les défis sont enracinés dans les problèmes de données fondamentaux posés par l'audio : les données audio du monde réel sont rares et extrêmement diverses, couvrant un vaste espace de voix, de styles d'élocution et de conditions acoustiques. Même si des milliards d'heures d'audio étaient accessibles, leur haute dimensionnalité inhérente crée des coûts de calcul et de stockage qui rendent la formation et le déploiement prohibitifs à l'échelle mondiale. Nous pensons que des paradigmes entièrement nouveaux pour l'IA audio sont nécessaires pour surmonter ces défis et rendre l'interaction vocale accessible à tous.

Le rôle

Deepgram recherche un ingénieur Machine Learning hautement qualifié et polyvalent pour rejoindre notre équipe de recherche. En tant que membre du personnel de recherche, vous travaillerez en partenariat avec des chercheurs scientifiques pour prototyper et valider de nouvelles idées de modélisation, puis les mettre à l'échelle grâce à des systèmes de formation robustes pour les technologies vocales, des outils internes et des stratégies de données innovantes. Vous travaillerez à l'intersection du machine learning, de l'infrastructure de données et des outils internes pour soutenir notre mission de construction de systèmes de reconnaissance et de synthèse vocale de classe mondiale. Au sein de l'équipe de recherche, vous expérimenterez de nouvelles technologies et techniques, tout en travaillant sur des livrables axés sur le produit, en apprenant au fur et à mesure auprès de collègues possédant un large éventail d'expertises en IA et en machine learning.

Le défi

Nous recherchons des membres du personnel de recherche qui :

Si vous vous sentez stimulé plutôt que découragé par ces attentes — si vous pensez déjà à cinq idées à essayer en lisant ceci — vous pourriez être le chercheur dont nous avons besoin. Ce rôle exige une obsession pour les problèmes, de la créativité dans l'approche et une volonté incessante vers des solutions élégantes et évolutives. Les défis techniques sont immenses, mais l'impact potentiel est transformateur.

Rythme opérationnel de l'entreprise

Responsabilités clés

  1. Formation de modèles évolutifs : Concevoir et gérer des systèmes évolutifs horizontalement qui accélèrent considérablement le cycle de vie de formation de bout en bout pour les modèles de conversion parole-texte (STT) et de synthèse vocale (TTS). Cela inclut bien plus que la formation automatisée : le rôle se concentre sur la rendre le développement de modèles nettement plus rapide et plus efficace grâce à une préparation et une gestion optimisées des données, des pipelines de formation à haut débit, une infrastructure distribuée et des outils d'évaluation automatisés.
  1. Outils et accessibilité : Concevoir et mettre en œuvre des interfaces utilisateur et des outils internes qui rendent les systèmes et les flux de travail de ML accessibles aux parties prenantes non techniques dans toute l'entreprise. Ces interfaces utilisateur doivent être conçues pour offrir transparence et flexibilité aux outils développés en interne.
  1. Infrastructure et outils : Superviser et gérer les outils de formation, l'orchestration des tâches, le suivi des expériences et le stockage des données.

Il est important pour nous que vous ayez

  1. Considèrent les problèmes « non résolus » comme des opportunités de lancer des approches entièrement nouvelles
  1. Peuvent identifier l'expérience critique qui validera ou invalidera une idée en quelques jours, et non en quelques mois
  1. Ont la vision nécessaire pour mettre à l'échelle des preuves de concept réussies 100x
  1. Sont obsédés par l'utilisation de l'IA pour automatiser et amplifier leur propre impact
  1. Une solide expérience avec le pipeline de recherche en machine learning, en particulier dans le STT ou les domaines vocaux connexes. Cela inclut l'expérimentation et l'évaluation de nouvelles architectures et approches de modélisation, ainsi que la mise en œuvre de systèmes de formation à grande échelle.
  1. Une maîtrise des outils d'orchestration et d'infrastructure tels que Kubernetes, Docker et Prefect.
  1. Une familiarité avec les outils de cycle de vie ML tels que MLflow.
  1. Une expérience dans la création d'outils internes ou de tableaux de bord pour les utilisateurs non techniques.
  1. Une expérience pratique des pratiques d'ingénierie des données pour les données audio et textuelles non structurées.
  1. Une aisance à travailler dans des équipes interfonctionnelles comprenant des chercheurs, des ingénieurs et des parties prenantes produit.

Pourquoi rejoindre Deepgram ?

Chez Deepgram, vous aiderez à façonner l'avenir de la communication homme-machine. Notre culture de recherche privilégie l'appropriation, l'expérimentation et l'impact dans le monde réel. En tant que membre du personnel de recherche, vous serez habilité à créer des outils et des systèmes qui accélèrent la recherche en ML et le déploiement de produits à grande échelle.

Avis : Nous sommes conscients que des individus usurpent l'identité de recruteurs de Deepgram. Toute communication de recrutement légitime de Deepgram provient d'une adresse e-mail @deepgram.com. Si vous avez reçu un message prétendant provenir de Deepgram, veuillez le transférer à [email protected].

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