Deepgram
Deepgram
Deepgram è un’azienda di intelligenza artificiale vocale che sviluppa API per la conversione da voce a testo, da testo a voce e per la comprensione del linguaggio. La sua piattaforma aiuta gli sviluppatori a creare applicazioni vocali in tempo reale, tra cui soluzioni di IA conversazionale, strumenti per i contact center e flussi di lavoro per la trascrizione medica. Elaborando il linguaggio parlato con particolare attenzione a precisione, velocità ed efficienza dei costi, Deepgram consente alle organizzazioni nei settori sanitario, logistico, della consulenza e in altri ambiti di trasformare i dati vocali in informazioni utili ed esperienze interattive.

Scienziato/a capo della ricerca, fondamenti dell’IA vocale

Sviluppa modelli fondamentali per codec audio, generazione vocale e IA vocale multimodale. Fai progredire la tecnologia vocale in tempo reale di Deepgram con una ricerca efficiente e scalabile.

Descrizione

  • Sviluppa codec neurali audio che comprimano il suono a bitrate molto bassi mantenendo un’elevata fedeltà su grandi dataset audio generici.
  • Crea modelli controllabili di generazione vocale per voci diverse, espressione emotiva, più interlocutori, rumore ambientale e parlato sovrapposto.
  • Sviluppa embedding che separino gli spazi latenti dei codec in dimensioni interpretabili relative a parlante, contenuto, stile, ambiente e canale.
  • Ricombina rappresentazioni latenti per creare dati audio sintetici su una scala senza precedenti.
  • Allena sistemi multimodali da parlato a parlato capaci di comprendere persone diverse e generare risposte empatiche e naturali.
  • Progetta architetture, metodi di addestramento e algoritmi di inferenza per hardware bare-metal, consentendo l’addestramento efficiente su dataset di miliardi di ore e l’inferenza in tempo reale.
  • Studia modelli dello spazio latente per affrontare le sfide di dati, scala e costi nell’IA vocale.
  • Conduci esperimenti controllati, studi di ablazione, valutazioni, prove di stress e benchmark per esaminare le ipotesi di ricerca.
  • Fai progredire l’IA del parlato e del linguaggio attraverso contributi open source e pubblicazioni di ricerca.

Requisiti

  • Avere solide basi matematiche nella teoria dell’apprendimento statistico, in particolare nell’apprendimento autosupervisionato e multimodale.
  • Avere una profonda esperienza nelle architetture dei modelli fondamentali e nella scalabilità dell’addestramento su più modalità.
  • Collegare teoria e implementazione derivando nuove formulazioni matematiche e realizzandole in modo efficiente.
  • Creare pipeline di dati per elaborare e curare dataset di enormi dimensioni preservandone qualità e diversità.
  • Progettare esperimenti controllati che isolino i progressi architetturali e mettano alla prova intuizioni teoriche.
  • Ottimizzare i modelli per l’impiego nel mondo reale, tenendo conto dei vincoli hardware e delle tecniche di efficienza.
  • Dimostrare un percorso di contributi open source o pubblicazioni di ricerca che facciano progredire l’IA del parlato o del linguaggio.
  • Individuare esperimenti decisivi che possano convalidare o smentire rapidamente le idee.
  • Sapere come aumentare di 100 volte la scala delle prove di concetto riuscite.
  • Usare strumenti di IA per automatizzare il lavoro e ampliare il proprio impatto.
  • Adattarsi rapidamente, sperimentare, continuare a imparare e lavorare con efficacia in un settore dell’IA in rapida evoluzione.

Benefit

  • Modalità di lavoro da remoto.
  • Ambiente incentrato sull’IA che incoraggia l’uso e la sperimentazione di strumenti avanzati di IA.
  • Opportunità di guidare la ricerca fondamentale sull’IA vocale con potenziale trasformativo.
  • Opportunità di contribuire a progetti open source e pubblicazioni di ricerca.
  • La registrazione del colloquio tramite AI Notetaker è facoltativa; rifiutare non influisce sulla candidatura.

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