42dot
42dot
42dot er et mobilitetsselskap innen kunstig intelligens som arbeider i skjæringspunktet mellom kjøretøyteknologi og logistikk. Arbeidet fokuserer på programvaredefinert kjøretøyteknologi, autonome elektriske kjøretøy og programvare- og datainfrastrukturen som trengs for skalerbar bytransport. Selskapet utvikler programvare for kjøretøy, plattformer for flåtedata og AI-modeller for persepsjon og styring, i tillegg til TAP!, selskapets mobilitetsoperativsystem for utrulling av autonome tjenester. Gjennom forskning og samarbeid om kjøretøyelektronikk og programvarebaserte arkitekturer har 42dot som mål å gjøre mobilitetssystemer mer autonome, tilpasningsdyktige og enklere å drifte.

Deep learning-ingeniør for utvikling av tekst-til-tale

Optimaliser tekst-til-tale-modeller for Gleo AIs stemmeopplevelser i kjøretøy. Bygg sanntids talesyntese på flere språk for enheter og servermiljøer.

Beskrivelse

  • Optimaliser TTS-modeller for enhets- og servermiljøer
  • Porter og optimaliser modeller for NPU- og andre AI-akseleratormiljøer
  • Reduser modellstørrelsen og forbedre ytelsen gjennom kvantisering
  • Utvikle systemer for strømmende talesyntese i sanntid og optimaliser forsinkelsen
  • Utvikle og distribuer TTS-modeller for flere språk og flere talere
  • Forsknings- og utviklingsarbeid med avanserte TTS-modeller basert på LLM-er og flow matching
  • Bygg datasett for talesyntese med generative modeller og forbedre datakvaliteten
  • Analyser og løs problemer med TTS-modeller og -tjenester i produksjonsmiljøer
  • Integrer utforskede og utviklede TTS-teknologier i kjøretøyprodukter og -tjenester

Krav

  • Minst 3 års relevant erfaring med TTS
  • Grunnleggende kunnskap om talesyntese og TTS-konsepter
  • Erfaring med modellkomprimering og beregningsmessig optimalisering
  • Erfaring med optimalisering av kvantisering, minnebruk og forsinkelse
  • Erfaring med portering og optimalisering av modeller for NPU- og andre AI-akseleratormiljøer
  • Erfaring med optimalisering av modeller med TensorRT og ONNX
  • Forståelse av lydsignalbehandling
  • Erfaring med utvikling og feilsøking i Linux-miljøer
  • Programmeringsferdigheter i Python, C++ eller shell
  • Gode kunnskaper i rammeverk for deep learning med åpen kildekode, som PyTorch
  • Erfaring med utvikling av TTS-modeller for flere språk og flere talere er en fordel
  • Forsknings- eller utviklingserfaring med teknologier for tokenisering av tale eller lyd er en fordel
  • Publikasjon som forfatter på en ledende konferanse eller i et ledende tidsskrift innen talesyntese, maskinlæring eller kunstig intelligens er en fordel
  • Relevant master- eller doktorgrad, eller fullført et slikt program, er en fordel
  • Informasjon om kunnskaper i koreansk må oppgis

Fordeler

  • Søkere som er berettiget til nasjonal merit eller ansettelsesvern, foretrekkes
  • Søkere med registrert funksjonshemningsbevis foretrekkes
  • Det kan gjelde en prøvetid på tre måneder
  • Referanser kan innhentes med søkerens samtykke etter at intervjuprosessen er fullført

Relaterte jobber

Springer Nature

Associate- eller seniorredaktør, BMC Nursing

Springer Nature

Vær med på å forme strategien for BMC Nursings tidsskrift med åpen tilgang, styrke fagfellevurderingen og bygge relasjoner til det redaksjonelle miljøet. Støtt Springer Natures forskningspublisering gjennom innholdsutvikling og arbeid for å øke tidsskriftets synlighet.

Åpne
Nestle

Senioranalytiker innen salgsanalyse hos Nestlé

Nestle

Hos Nestlé USA gjør denne senioranalytikeren salgsdata om til beslutningsgrunnlag for mat- og drikkevaremerker. Rollen utvikler dashbord, gir innsikt og prognoser for detaljhandelen og anbefaler tiltak for å øke virksomheten.

Åpne