Deepgram
Deepgram
Deepgram es una empresa de inteligencia artificial de voz que desarrolla API para convertir voz en texto, texto en voz y comprender el lenguaje. Su plataforma ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de voz en tiempo real, como soluciones de IA conversacional, herramientas para centros de contacto y flujos de trabajo de transcripción médica. Al procesar el lenguaje hablado con énfasis en la precisión, la rapidez y la eficiencia de costes, Deepgram permite a organizaciones de los sectores sanitario, logístico, de consultoría y otros convertir los datos de voz en información útil y experiencias interactivas.

Investigador/a sénior de fundamentos de IA de voz

Desarrolla modelos en el espacio latente para la plataforma de IA de voz de Deepgram y avanza en códecs neuronales de audio, voz generativa, sistemas multimodales e inferencia eficiente en hardware.

Descripción

  • Desarrolla códecs neuronales de audio que combinan tasas de bits muy bajas con una reconstrucción de alta fidelidad.
  • Crea modelos generativos controlables para distintas formas de habla humana, incluido el habla con emociones, de varios interlocutores, con ruido y solapada.
  • Construye sistemas de embeddings que separen las representaciones latentes en dimensiones de hablante, contenido, estilo, entorno y canal.
  • Recombina representaciones latentes para generar datos de audio sintético a una escala sin precedentes.
  • Entrena sistemas multimodales de habla a habla para lograr una comprensión sólida y respuestas empáticas y naturales.
  • Diseña arquitecturas de modelos, métodos de entrenamiento y algoritmos de inferencia para hardware bare-metal.
  • Contribuye a un entrenamiento rentable con conjuntos de datos que abarcan miles de millones de horas y a la inferencia en tiempo real para cientos de millones de conversaciones simultáneas.
  • Realiza experimentos controlados, estudios de ablación, evaluaciones, pruebas de estrés y análisis de casos límite.
  • Impulsa la investigación fundamental en IA de voz, habla y modelado del lenguaje.

Requisitos

  • Sólida formación en matemáticas y teoría del aprendizaje estadístico, especialmente en aprendizaje autosupervisado y multimodal.
  • Amplio conocimiento de arquitecturas de modelos fundacionales y del escalado del entrenamiento en varias modalidades.
  • Capacidad para formular nuevos enfoques matemáticos e implementarlos de manera eficiente.
  • Experiencia demostrada en la creación y curación de grandes conjuntos de datos, manteniendo su calidad y diversidad.
  • Experiencia probada en el diseño de experimentos controlados para evaluar innovaciones arquitectónicas e ideas teóricas.
  • Experiencia en la preparación de modelos para su implementación en entornos reales, incluidas las limitaciones de hardware y las técnicas de eficiencia.
  • Trayectoria de contribuciones al código abierto o publicaciones de investigación que impulsen la IA del habla o del lenguaje.
  • Comodidad al utilizar y probar herramientas avanzadas de IA.
  • Capacidad para identificar experimentos decisivos que validen o refuten ideas con rapidez.
  • Visión para escalar pruebas de concepto exitosas por un factor de 100.
  • Experiencia o conocimientos en códecs neuronales de audio, modelos generativos, sistemas de embeddings, representaciones latentes, sistemas multimodales de habla a habla, arquitecturas de modelos, métodos de entrenamiento, algoritmos de inferencia e implementación eficiente en hardware.

Beneficios

  • Modalidad de trabajo remoto.
  • Entorno centrado en la IA que fomenta el uso y la experimentación con herramientas avanzadas de IA.
  • Oportunidad de llevar a cabo investigación transformadora en IA de voz a gran escala.
  • Oportunidades para contribuir al código abierto y publicar investigaciones.
  • Es posible rechazar la grabación de la entrevista con el asistente de notas de IA sin que esto afecte a la candidatura.

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