42dot
42dot
42dot on liikuvusvaldkonna tehisintellekti ettevõte, mis tegutseb autotehnoloogia ja logistika kokkupuutepunktis. Ettevõtte töö keskendub tarkvarapõhiste sõidukite tehnoloogiatele, autonoomsetele elektrisõidukitele ning skaleeritava linnatranspordi jaoks vajalikele tarkvara- ja andmetaristutele. 42dot arendab sõidukitarkvara, sõidukipargi andmeplatvorme ning tajumiseks ja juhtimiseks mõeldud tehisintellektimudeleid. Samuti arendab ettevõte liikuvuse operatsioonisüsteemi TAP!, mille abil saab kasutusele võtta autonoomseid teenuseid. Sõidukielektroonika ja tarkvarakesksete arhitektuuride alase teadustöö ning koostöö kaudu soovib 42dot muuta liikuvussüsteemid autonoomsemaks, kohanemisvõimelisemaks ja lihtsamini hallatavaks.

Süvaõppeinsener, tekstist kõneks arendamine

Optimeeri tekstist kõneks mudeleid Gleo AI sõidukisiseste häälkasutuskogemuste jaoks. Loo reaalajas toimiv mitmekeelne kõnesüntees seadme- ja serverikeskkondadesse.

Kirjeldus

  • Optimeeri TTS-mudeleid seadme- ja serverikeskkondades
  • Teisalda ja optimeeri mudeleid NPU-de ning muude tehisintellekti kiirendite keskkondades
  • Vähenda mudelite mahtu ja paranda jõudlust kvantimise abil
  • Arenda reaalajas voogedastusega kõnesünteesisüsteeme ja optimeeri latentsust
  • Arenda ja juuruta mitmekeelseid ning mitme kõnelejaga TTS-mudeleid
  • Uuri ja arenda täiustatud TTS-mudeleid, mis põhinevad suurtel keelemudelitel ja voomudelduse sobitamisel
  • Koosta generatiivsete mudelite abil kõnesünteesi andmestikke ja paranda andmete kvaliteeti
  • Analüüsi ja lahenda TTS-mudelite ning -teenuste probleeme tootmiskeskkondades
  • Integreeri uuritud ja arendatud TTS-tehnoloogiad sõidukitoodetesse ja -teenustesse

Nõuded

  • Vähemalt 3 aastat asjakohast TTS-kogemust
  • Kõnesünteesi ja TTS-i põhimõistete tundmine
  • Kogemus mudelite tihendamise ja arvutusliku optimeerimisega
  • Kogemus kvantimise, mälukasutuse ja latentsuse optimeerimisega
  • Kogemus mudelite teisaldamise ja optimeerimisega NPU-de ning muude tehisintellekti kiirendite keskkondades
  • Kogemus mudelite optimeerimisega TensorRT ja ONNX abil
  • Helisignaali töötlemise mõistmine
  • Linuxi keskkondades arendamise ja silumise kogemus
  • Programmeerimisoskus Pythonis, C++-is või shellis
  • Avatud lähtekoodiga süvaõppe raamistike, näiteks PyTorchi, valdamine
  • Mitmekeelsete ja mitme kõnelejaga TTS-mudelite arendamise kogemus tuleb kasuks
  • Teadus- või arenduskogemus kõne või heli tokeniseerimise tehnoloogiatega tuleb kasuks
  • Autorina avaldatud publikatsioon juhtivas kõnesünteesi, masinõppe või tehisintellekti konverentsil või ajakirjas tuleb kasuks
  • Asjakohane magistri- või doktorikraad või vastava õppekava lõpetamine tuleb kasuks
  • Korea keele oskuse kohta tuleb esitada teave

Hüved

  • Riikliku teenetemärgi või tööhõivekaitse saamiseks õigustatud kandidaate eelistatakse
  • Registreeritud puudetõendiga kandidaate eelistatakse
  • Võib rakenduda kolmekuuline katseaeg
  • Pärast vestlusprotsessi lõppu võidakse kandidaadi nõusolekul teha taustakontroll soovitajatega

Seotud töökohad