LILT to firma z obszaru sztucznej inteligencji i SaaS, która tworzy technologie wielojęzycznej lokalizacji dla przedsiębiorstw, organizacji sektora publicznego i twórców rozwiązań AI. Jej platforma łączy kontekstowe modele AI z weryfikacją ekspertów, aby dostarczać bezpieczne tłumaczenia i zlokalizowane treści zgodne z marką w ponad 100 językach. LILT obsługuje również trenowanie niestandardowych modeli, ciągłe doskonalenie, zarządzanie projektami lokalizacyjnymi, natywne integracje oraz wdrożenia lokalne lub w środowiskach odizolowanych od sieci.
Inżynier backendu ds. tłumaczenia w czasie rzeczywistym (praca hybrydowa)
Twórz systemy backendowe dla platformy tłumaczeń w czasie rzeczywistym LILT, w tym usługi strumieniowe, routing interpreterów, integracje ze spotkaniami i obserwowalność. Pracuj z API, procesami sterowanymi zdarzeniami i usługami produkcyjnymi wspierającymi wielojęzyczną komunikację na żywo.
Opis
- Rozwijaj i obsługuj usługi backendowe dla potoku tłumaczeń w czasie rzeczywistym, obejmującego odbieranie dźwięku, integracje z diarization, koordynację strumieniowego ASR/MT oraz dystrybucję wyników.
- Twórz routing sterowany zdarzeniami, który kieruje segmenty o niskim poziomie pewności do odpowiedniego dyżurującego interpretera na podstawie języka.
- Rozwijaj API i usługi dla uczestników będących botami lub agentami oraz dla panelu bocznego spotkania.
- Pomagaj tworzyć procesy korekty tłumaczeń przez interpreterów i funkcje transmisji w czasie rzeczywistym.
- Twórz i utrzymuj testy jednostkowe, integracyjne oraz end-to-end.
- Wspieraj potoki ciągłej integracji i dostarczania oparte na GitHub Actions.
- Dodawaj logowanie, metryki i śledzenie rozproszone, aby poprawić obserwowalność usług.
- Współpracuj z inżynierami frontendowymi i full-stack nad kontraktami API dla interfejsu spotkań na żywo oraz stanowiska pracy interpretera.
- Dołącz do dyżurów on-call i badaj incydenty produkcyjne.
- Twórz materiały po spotkaniach, takie jak transkrypcje z diarization, eksporty TXT, WebVTT i JSON oraz metadane weryfikacji dla każdej linii.
- Współpracuj ze starszymi inżynierami i zespołem Produktu, przenosząc usługi i funkcje od wstępnego projektu do produkcji.
Wymagania
- Od dwóch do pięciu lat doświadczenia zawodowego w tworzeniu oprogramowania backendowego.
- Preferowane jest doświadczenie z systemami danych działającymi w czasie rzeczywistym lub systemami strumieniowymi.
- Doświadczenie w tworzeniu endpointów REST i usług strumieniowych z użyciem WebSockets, gRPC, kolejek komunikatów lub podobnych niskolatencyjnych podejść sterowanych zdarzeniami.
- Duże doświadczenie z Node.js/TypeScript, Javą, Pythonem lub porównywalnymi technologiami backendowymi oraz elastyczność w pracy w wielu ekosystemach.
- Doświadczenie w tworzeniu i używaniu interfejsów REST i GraphQL API, w tym uwierzytelniania za pomocą OAuth, kluczy lub tokenów API oraz kont usług.
- Doświadczenie w modelowaniu relacyjnych lub NoSQL danych dla stanu sesji, transkrypcji i konfiguracji.
- Doświadczenie z CI/CD oraz automatycznym testowaniem integracyjnym lub end-to-end.
- Umiejętność realizowania dobrze zdefiniowanych zadań lub specyfikacji przy ograniczonym nadzorze oraz wczesnego zgłaszania blokad lub zagrożeń dla harmonogramu.
- Wymagane jest obywatelstwo USA i zamieszkanie w Stanach Zjednoczonych.
- Doświadczenie z systemami mowy lub dźwięku, w tym diarization, strumieniowym ASR albo przetwarzaniem strumieni audio, będzie dużym atutem.
- Doświadczenie w integrowaniu API, SDK lub webhooków platform zewnętrznych będzie dużym atutem.
- Znajomość procesów lokalizacyjnych lub TMS, w tym XLIFF, Translation Memory oraz przepływów pracy związanych z tłumaczeniem maszynowym i ludzkim, będzie dużym atutem.
- Doświadczenie z systemami publikacji i subskrypcji sterowanymi zdarzeniami, takimi jak Kafka lub Pub/Sub, będzie dużym atutem.
- Znajomość tworzenia interfejsów frontendowych lub React będzie dużym atutem.
- Doświadczenie w tworzeniu aplikacji lub botów Microsoft Teams będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie w rozwijaniu produktów od zera w ugruntowanej firmie będzie dodatkowym atutem.
- Zainteresowanie NLP lub systemami uczenia maszynowego albo praca akademicka w tych obszarach będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie z produkcyjnymi platformami obserwowalności, takimi jak Datadog, będzie dodatkowym atutem.
Benefity
- Możliwości rozwoju zawodowego.
- Praca z kolegami z globalnych zespołów.
- Dostęp do nowoczesnych narzędzi inżynierskich.
- Wynagrodzenie podstawowe od 100 612 do 138 000 USD, zależnie od lokalizacji oraz czynników takich jak doświadczenie, umiejętności i kwalifikacje.