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Ingénieur R&D Sr Staff - Skywalker Sound
À distanceÉtats-Unis
Nicasio, California, United States
AWSGCPDockerC++
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À propos du poste
Titre de l'offre d'emploi :
ID de la demande : 10127968
Ce rôle est considéré comme Hybride, ce qui signifie que l'employé travaillera sur site dans nos bureaux de Nicasio, CA et occasionnellement à domicile.
Segment de l'offre d'emploi : Skywalker Sound
Activité principale de l'offre d'emploi : Skywalker Sound-Ingénierie
Catégorie principale de l'offre d'emploi : Ingénieur Logiciel
Type d'emploi : Temps plein
Ville, État, Région, Code Postal principal : Nicasio, CA, USA
Ville, État, Région, Code Postal alternatif :
Date de publication : 2025-08-19
Description du poste
Ingénieur R&D Sr Staff - Skywalker Sound
Le groupe de développement Skywalker Sound recherche un Ingénieur R&D Sr Staff (IA/ML) très expérimenté pour diriger le développement de technologies d'intelligence audio transformatrices pour la production médiatique mondiale. Ce poste de haut niveau est essentiel à l'avancement de notre plateforme de bande sonore de nouvelle génération, avec un accent sur le traitement de la parole, le transfert de style, l'upmixing, la séparation de sources et la synthèse audio générative.
Vous architecturerez, construirez et optimiserez des systèmes de machine learning de pointe à grande échelle, en tirant parti des modèles fondamentaux, des vocodeurs neuronaux, des modèles de diffusion latente et des flux de travail de réentraînement avancés. En tant que membre clé de notre équipe de R&D appliquée, vous contribuerez à l'orientation technique, collaborerez avec les équipes produit et ingénierie, et livrerez des solutions prêtes pour la production qui s'intégreront de manière transparente dans les flux de travail créatifs et opérationnels des créateurs de contenu d'élite du monde entier.
Ce que vous ferez *
- Diriger la recherche, la conception et la mise en œuvre d'algorithmes de machine learning de pointe pour le traitement de la parole, le transfert de voix, la séparation de sources et l'upmixing dans les environnements de post-production médiatique. *
- Piloter l'architecture et le déploiement de pipelines d'entraînement de modèles évolutifs utilisant PyTorch et des frameworks de calcul distribué. *
- Développer de nouveaux modèles audio génératifs, y compris la diffusion latente, les modèles basés sur les flux, les auto-encodeurs variationnels et les vocodeurs neuronaux, optimisés pour la production de bandes sonores professionnelles. *
- Gérer le cycle de vie complet des modèles : pré-entraînement, réglage fin, validation, optimisation de l'inférence et intégration CI/CD. *
- Guider le développement de flux de travail d'adaptation de modèles personnalisés pour prendre en charge le réglage par utilisateur, la continuité inter-projets et le déploiement flexible. *
- Collaborer avec les responsables produit, plateforme et ingénierie pour définir les stratégies d'intégration au sein d'un environnement SaaS sécurisé et optimisé pour le cloud. *
- Rester à la pointe de l'audio génératif, de la modélisation multimodale et de l'apprentissage auto-supervisé, en traduisant la recherche émergente en innovation appliquée. *
- Contribuer aux outils internes et à l'infrastructure qui améliorent la vitesse d'itération, la reproductibilité et l'explicabilité des modèles déployés. *
- Encadrer les chercheurs et ingénieurs juniors, et contribuer à une culture d'expérimentation rigoureuse, de collaboration et d'amélioration continue.
Prérequis
Ce que nous recherchons *
- Master ou Doctorat en Informatique, Génie Électrique, Mathématiques Appliquées ou un domaine connexe avec un accent sur l'IA/ML et le traitement de signaux multimodaux. *
- 5 années d'expérience professionnelle en ML appliquée, avec un accent particulier sur la recherche et le déploiement d'IA/ML centrés sur l'audio. *
- Expertise dans la construction et la mise à l'échelle de modèles utilisant PyTorch, avec une maîtrise de l'entraînement, du réglage fin et de l'inférence pour les réseaux neuronaux profonds. *
- Expérience démontrée dans le développement de modèles génératifs tels que VAE, GAN, modèles de diffusion ou vocodeurs neuronaux (par exemple, HiFi-GAN, WaveNet). *
- Compréhension approfondie des domaines ML spécifiques à l'audio, y compris la séparation de sources, l'amélioration de la parole, le traitement de la musique et les tâches intermodales. *
- Expérience avec les outils MLOps (par exemple, Weights & Biases, MLflow, Datachain), la conteneurisation basée sur Docker, et l'infrastructure évolutive pour l'entraînement distribué. *
- Maîtrise des fondamentaux du traitement du signal audio et de l'intégration du DSP dans les pipelines ML. *
- Capacité avérée à contribuer à la planification architecturale, à la stratégie de recherche et au déploiement en production dans des environnements complexes et multipartites.
Qualifications préférées *
- Familiarité avec les frameworks multimodaux audio/texte/vidéo et les représentations inter-domaines. *
- Expérience dans la mise en œuvre de pipelines d'inférence en temps réel ou quasi réel dans des environnements cloud ou edge (par exemple, AWS, GCP, GPU sur site). *
- Connaissance pratique des modèles audio de diffusion latente standard de l'industrie (par exemple, stable-audio, AudioLDM, AudioGen). *
- Solide connaissance des ensembles de données et des benchmarks audio standard de l'industrie (LibriSpeech, VCTK, MUSDB, etc.). *
- Expérience dans l'optimisation des pipelines d'inférence pour les applications créatives ou l'utilisation interactive. *
- Maîtrise des frameworks audio de bas niveau (C / C++, etc.) *
- Contributions à des recherches publiées dans des conférences de premier plan (NeurIPS, ICASSP, ICLR, Interspeech) et/ou des frameworks ML open-source.
La fourchette de rémunération pour ce poste à Nicasio, CA est de 209 500,00 $ à 280 900,00 $ par an. La rémunération de base effectivement proposée tiendra compte de l'équité interne et pourra également varier en fonction de la région géographique du candidat, de ses connaissances, compétences et expériences professionnelles, entre autres facteurs. Un bonus et/ou des unités d'incitation à long terme peuvent être fournis dans le cadre du programme de rémunération, en plus de la gamme complète d'avantages médicaux, financiers et/ou autres, en fonction du niveau et du poste proposé.
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