Senior Software Engineer – Model Evaluation, AI Systems

🕒 Julho 28

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $180.000 - $240.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 19%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Deepgram

SiteLinkedInTodas as Vagas

51 - 200 funcionários

Fundada em 2015

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

💰 $47.000.000 Series B em 2022-11

Consulting • Healthcare • Logistics

A Deepgram é uma empresa líder em IA de voz que fornece APIs poderosas para aplicações de reconhecimento de fala, síntese de texto para fala e entendimento de linguagem. Sua plataforma permite que os desenvolvedores criem soluções avançadas de IA de voz para casos de uso como centrais de atendimento, transcrição médica, IA conversacional, entre outros. Conhecida por sua precisão inigualável, velocidade e custo-benefício, a tecnologia da Deepgram é confiada por grandes empresas e startups em todo o mundo. Oferecendo capacidades de transcrição em tempo real e altamente precisas, a Deepgram ajuda as empresas a obter insights a partir de dados de voz, tornando-se uma ferramenta essencial para transformar interações de voz.

Descrição

• Define and build evaluation methodologies for Deepgram's models, spanning speech-to-text, text-to-speech, and emerging LLM, RAG, agent, and multimodal systems. • Design, build, and maintain automated evaluation pipelines across batch and streaming (e.g. WER, runaway/hallucination detection, latency and time-to-first-byte), with a focus on correctness, reproducibility, and ease of adoption. • Build scalable, reproducible evaluation infrastructure — harnesses, orchestration, and result-aggregation pipelines — running against production models and, where needed, large GPU clusters. • Translate Research benchmarks and expected model metrics into automated, enforceable pass/fail gates. • Build and operate canaries and continuous-monitoring systems that detect quality regressions in production before they reach customers. • Partner with DevOps/Infra to stand up ephemeral test environments and results-aggregation infrastructure. • Work alongside Research, model training, inference, and product teams to provide trusted evaluation signals that inform release and optimization decisions. • Integrate evaluation and quality gates into CI/CD so quality is verified continuously, not manually. • Help raise the bar through code reviews, technical design discussions, and strong engineering and QA practices.

🎯 Requisitos

• BS, MS, or PhD in Computer Science, AI, Applied Math, or a related field, or equivalent experience. • 5+ years of professional software or QA engineering experience, with a track record of shipping test infrastructure or evaluation systems (senior candidates with significantly deeper experience welcome). • Solid backend/scripting experience in a language such as Python, Rust, Go, or similar. • Experience designing and building automated test pipelines, evaluation frameworks, or data-processing systems. • Strong analytical skills and comfort reasoning about metrics, thresholds, and statistical variation in results — able to distinguish real regressions from noise. • Ability to take charge of ambiguous technical challenges and communicate effectively across research, engineering, and product teams.

🏖️ Benefícios

• Offers Equity • Offers Bonus • 10% Annual Bonus