Deepgram היא חברת בינה מלאכותית קולית שמפתחת ממשקי API להמרת דיבור לטקסט, טקסט לדיבור והבנת שפה. הפלטפורמה שלה מסייעת למפתחים ליצור יישומי קול בזמן אמת, בהם בינה מלאכותית שיחתית, כלים למוקדי שירות ותהליכי תמלול רפואי. באמצעות עיבוד שפה מדוברת תוך דגש על דיוק, מהירות ויעילות כלכלית, Deepgram מאפשרת לארגונים בתחומי הבריאות, הלוגיסטיקה, הייעוץ ומגזרים נוספים להפוך נתוני קול למידע שימושי ולחוויות אינטראקטיביות.
חוקר בכיר, יסודות הבינה המלאכותית הקולית
פתח מודלים במרחב חבוי לפלטפורמת הבינה המלאכותית הקולית של דיפגרם, וקדם קודקי אודיו עצביים, דיבור גנרטיבי, מערכות רב־מודליות והסקה יעילה בחומרה.
תיאור
- פתח קודקי אודיו עצביים המשלבים קצבי סיביות נמוכים מאוד עם שחזור באיכות גבוהה.
- צור מודלים גנרטיביים בני־שליטה לדיבור אנושי מגוון, כולל דיבור רגשי, מרובה דוברים, רועש וחופף.
- בנה מערכות הטמעה שמפרידות ייצוגים חבויים לממדים של דובר, תוכן, סגנון, סביבה וערוץ.
- שלב מחדש ייצוגים חבויים כדי ליצור נתוני אודיו סינתטיים בקנה מידה חסר תקדים.
- אמן מערכות רב־מודליות להמרת דיבור לדיבור, כדי לאפשר הבנה איתנה ותגובות אמפתיות וטבעיות דמויות אדם.
- תכנן ארכיטקטורות מודלים, שיטות אימון ואלגוריתמי הסקה לעבודה ישירה על החומרה.
- תמוך באימון חסכוני על מערכי נתונים המשתרעים על פני מיליארדי שעות ובהסקה בזמן אמת עבור מאות מיליוני שיחות בו־זמניות.
- ערוך ניסויים מבוקרים, ניסויי הסרת רכיבים, הערכות, מבחני מאמץ וניתוחים של מקרי קצה.
- קדם מחקר יסודי בבינה מלאכותית קולית, בדיבור ובמודלי שפה.
דרישות
- בסיס חזק במתמטיקה ובתורת הלמידה הסטטיסטית, במיוחד בלמידה בפיקוח עצמי ובלמידה רב־מודלית.
- ידע מעמיק בארכיטקטורות של מודלי יסוד ובהרחבת אימון על פני מודליוֹת מרובות.
- יכולת לגזור ניסוחים מתמטיים חדשים ולממש אותם ביעילות.
- ניסיון מוכח בבנייה ובאצירה של מערכי נתונים גדולים תוך שמירה על איכותם וגיוונם.
- ניסיון מוכח בתכנון ניסויים מבוקרים לבחינת חידושים ארכיטקטוניים ותובנות תאורטיות.
- ניסיון בהכנת מודלים לפריסה בעולם האמיתי, כולל התחשבות במגבלות חומרה ובשיטות לייעול.
- רקורד של תרומות לקוד פתוח או פרסומים מחקריים המקדמים בינה מלאכותית לדיבור או לשפה.
- נוחות בשימוש בכלי בינה מלאכותית מתקדמים ובהתנסות בהם.
- יכולת לזהות ניסויים מכריעים שמאמתים רעיונות או מפריכים אותם במהירות.
- חזון להרחבת הוכחות היתכנות מוצלחות פי מאה.
- ניסיון או ידע בקודקי אודיו עצביים, מודלים גנרטיביים, מערכות הטמעה, ייצוגים חבויים, מערכות רב־מודליות להמרת דיבור לדיבור, ארכיטקטורות מודלים, שיטות אימון, אלגוריתמי הסקה ופריסה יעילה בחומרה.
הטבות
- מתכונת עבודה מרחוק.
- סביבת עבודה שמציבה את הבינה המלאכותית במרכז ומעודדת שימוש בכלים מתקדמים והתנסות בהם.
- הזדמנות לקדם מחקר טרנספורמטיבי בבינה מלאכותית קולית בקנה מידה גדול.
- הזדמנויות לתרום לקוד פתוח ולפרסם מחקרים.
- אפשר לסרב להקלטת הריאיון באמצעות עוזר תיעוד מבוסס בינה מלאכותית בלי שהדבר ישפיע על המועמדות.