42dot

51 – 200 Mitarbeitende

42dot ist ein Mobility-KI-Unternehmen an der Schnittstelle von Automobiltechnologie und Logistik. Im Mittelpunkt stehen softwaredefinierte Fahrzeugtechnologien, autonome Elektrofahrzeuge sowie die für skalierbaren städtischen Verkehr erforderliche Software- und Dateninfrastruktur. Das Unternehmen entwickelt Fahrzeugsoftware, Datenplattformen für Flotten und KI-Modelle für Wahrnehmung und Steuerung. Darüber hinaus bietet 42dot mit TAP! ein Mobilitätsbetriebssystem für den Einsatz autonomer Dienste. Durch Forschung und Zusammenarbeit im Bereich Fahrzeugelektronik und softwareorientierter Architekturen verfolgt 42dot das Ziel, Mobilitätssysteme autonomer, anpassungsfähiger und einfacher zu betreiben zu machen.

Stellen im Unternehmen

Deep-Learning-Ingenieur: Entwicklung von Text-to-Speech

Optimieren Sie Text-to-Speech-Modelle für Gleo AIs fahrzeuginterne Sprachfunktionen. Entwickeln Sie mehrsprachige Sprachsynthese in Echtzeit für On-Device- und Serverumgebungen.

vor 1 Tag

Südkorea Hybrid Vollzeit Mittlere Stufe Senior Erforderliche Sprache: Koreanisch Machine-Learning-Ingenieur

C++Linux Python PyTorch

Beschreibung

Optimieren Sie TTS-Modelle für On-Device- und Serverumgebungen
Portieren und optimieren Sie Modelle für NPU- und andere KI-Beschleunigerumgebungen
Reduzieren Sie die Modellgröße und verbessern Sie die Leistung durch Quantisierung
Entwickeln Sie Streaming-Sprachsynthesesysteme in Echtzeit und optimieren Sie die Latenz
Entwickeln und implementieren Sie mehrsprachige TTS-Modelle mit mehreren Sprechern
Erforschen und entwickeln Sie fortschrittliche TTS-Modelle auf Basis von LLMs und Flow Matching
Erstellen Sie Sprachsynthese-Datensätze mit generativen Modellen und verbessern Sie die Datenqualität
Analysieren und beheben Sie Probleme mit TTS-Modellen und -Diensten in Produktionsumgebungen
Integrieren Sie erforschte und entwickelte TTS-Technologien in Fahrzeugprodukte und -dienste

Anforderungen

Mindestens 3 Jahre einschlägige Erfahrung mit TTS
Grundkenntnisse in Sprachsynthese und TTS-Konzepten
Erfahrung mit Modellkomprimierung und Rechenoptimierung
Erfahrung in der Optimierung von Quantisierung, Speichernutzung und Latenz
Erfahrung mit der Portierung und Optimierung von Modellen für NPU- und andere KI-Beschleunigerumgebungen
Erfahrung mit der Optimierung von Modellen mit TensorRT und ONNX
Verständnis der Audiosignalverarbeitung
Erfahrung in Entwicklung und Debugging in Linux-Umgebungen
Programmierkenntnisse in Python, C++ oder Shell
Sicherer Umgang mit Open-Source-Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch
Erfahrung in der Entwicklung mehrsprachiger TTS-Modelle mit mehreren Sprechern ist wünschenswert
Forschungs- oder Entwicklungserfahrung mit Technologien zur Sprach- oder Audio-Tokenisierung ist wünschenswert
Eine Veröffentlichung als Autorin oder Autor auf einer führenden Konferenz oder in einer führenden Fachzeitschrift zu Sprachsynthese, maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz ist wünschenswert
Ein einschlägiger Master- oder Doktorgrad beziehungsweise der Abschluss eines entsprechenden Studienprogramms ist wünschenswert
Angaben zu Koreanischkenntnissen müssen gemacht werden

Zusatzleistungen

Bewerberinnen und Bewerber mit Anspruch auf staatliche Vorzugsbehandlung oder Beschäftigungsschutz werden bevorzugt
Bewerberinnen und Bewerber mit einem anerkannten Schwerbehindertenausweis werden bevorzugt
Eine dreimonatige Probezeit kann gelten
Nach Abschluss des Bewerbungsgesprächs kann mit Zustimmung der Bewerberin oder des Bewerbers eine Referenzprüfung durchgeführt werden

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