Senior Research Engineer

🕒 vor 2 Monaten

🗽 New York – Remote

🗽 New York – Remote

💵 $270.000 - $310.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📚 Forschungsingenieur

👻 Geisterscore 8%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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AssemblyAI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

💼 Beratung

📣 Marketing

📦 Logistik

💰 €30.000.000 Series B im 2022-07

Consulting • Marketing • Logistics

AssemblyAI ist ein Unternehmen im Bereich Sprach-KI, das sich auf die Entwicklung neuer, hochmoderner KI-Modelle konzentriert, die menschliche Sprache transkribieren und verstehen können. Unsere Kunden, wie CallRail, Fireflies und Spotify, wählen AssemblyAI, um unglaubliche, neue KI-gestützte Erlebnisse und Produkte basierend auf Sprachdaten zu entwickeln.\n\nZu den Modellen und Frameworks von AssemblyAI gehören:\n- KI-Sprach-zu-Text\n- Audio-Intelligenz, einschließlich Zusammenfassung, Sentiment-Analyse, Themen-Erkennung, Inhaltsmoderation, PII-Reduktion und mehr\n- LeMUR, ein Framework zum Anwenden mächtiger LLMs auf transkribierte Sprache, wo Sie anspruchsvolle Fragen stellen, Aktionen und Zusammenfassungen aus Ihrer Transkription herausziehen und mehr machen können\n\nUm AssemblyAI in Aktion zu sehen, wählen Sie Ihre Lieblingston- oder Videodatei und laden Sie sie in unseren No-Code-Spielplatz hoch: https://www.assemblyai.com/playground. \n\nSchauen Sie sich auch unsere Kundengeschichten und unseren Blog an: https://www.assemblyai.com/blog.

Beschreibung

• Raise the team's experimental velocity by making experiment launches, trustworthy measurement, and next-step decisions faster • Maintain and evolve the JAX training framework for scalable, efficient large-scale distributed TPU training • Investigate model-data quality issues, build tooling to surface them, and turn findings into measurable accuracy gains • Analyze production-model accuracy and build evaluation harnesses to identify customer-impacting improvements • Translate research prototypes into production-ready systems while refactoring and modernizing architectures and infrastructure • Optimize production inference for speech language models using serving-architecture improvements, quantization, and speculative decoding • Investigate and resolve performance bottlenecks from low-level kernels such as XLA and Pallas through high-level system design • Partner with researchers, infrastructure, and production engineering to trace problems and ship durable fixes • Train models, run evaluations, and analyze data as needed

🎯 Anforderungen

• Expert-level proficiency with JAX and TPUs, including Flax, Optax, and the XLA compilation pipeline • Strong experience optimizing inference systems for production, ideally with LLMs or speech models • Deep understanding of distributed training at scale, modern deep learning systems, and ML infrastructure best practices • Familiarity with continuous batching, KV-cache management, sharding strategies, and quantization • Strong Python skills • C++ or Rust experience for kernel-level work is a plus • Excellent communication and a collaborative mindset • Domain knowledge in Speech-to-Text, including ASR architectures, audio processing, and streaming inference, is a bonus

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