Machine Learning Researcher, Audio

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 5 Tagen

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

💵 $160.000 - $280.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧠 KI-Forscher

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 7%

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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Bland

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2023

🤖 Künstliche Intelligenz

🏢 Unternehmen

💳 Fintech

Artificial Intelligence • Enterprise • Fintech

Bland ist Ihre Plattform für ultra-realistische KI-Telefonate. Unternehmen können damit Voice-Interaktionen mit ihren Kunden effizient erstellen und verwalten, indem sie Conversational Pathways entwerfen, die Dialoge abbilden, Abläufe definieren und Anrufe rund um die Uhr automatisieren. Mit Funktionen wie anpassbaren Voice-Personas, Unterstützung mehrerer Sprachen und nahtloser Integration in bestehende CRM-Systeme optimiert Bland die Kommunikation und sorgt gleichzeitig für eine menschenähnliche Interaktion. Die Plattform bietet außerdem leistungsstarke Analytics- und Sicherheitsfunktionen und eignet sich damit ideal für Unternehmen, die ihr Customer Engagement verbessern möchten.

Beschreibung

• Design and train large-scale text-to-speech models capable of expressive, controllable, human-sounding output • Develop neural audio codec-based TTS architectures for efficient, high-fidelity generation • Improve prosody modeling, question inflection, emotional expression, and multi-speaker robustness • Optimize for real-time, low-latency inference in production • Build and fine-tune large-scale ASR systems robust to accents, noise, telephony artifacts, and code switching • Leverage self-supervised pretraining and large-scale weak supervision • Improve transcription accuracy for real-world enterprise scenarios, including structured extraction and conversational nuance • Research and implement neural audio codecs achieving extreme compression with minimal perceptual loss • Explore discrete and continuous latent representations for scalable speech modeling • Design codec architectures enabling downstream generative modeling and controllable synthesis • Curate and process massive audio datasets across languages, speakers, and environments • Design staged training curricula and data filtering strategies • Scale training across distributed GPU clusters with focus on cost, throughput, and reliability • Design ablation studies isolating the impact of architectural changes • Measure improvements using objective metrics and perceptual evaluations • Validate ideas through focused experiments that confirm or eliminate hypotheses • Collaborate with engineering teams to deploy research into production inference systems serving millions of calls per day

🎯 Anforderungen

• Experience with self-supervised learning, multimodal modeling, or generative modeling • Ability to derive new formulations and implement them efficiently • Hands-on experience building or scaling TTS, STT, or neural audio codec systems • Familiarity with large scale speech datasets and real-world audio variability • Strong intuition for audio quality, prosody, and conversational dynamics • Experience training and serving large models on modern accelerators • Knowledge of inference optimization techniques, including quantization, kernel optimization, and memory efficiency • Understanding of real-time constraints in telephony or streaming environments • Track record of designing controlled experiments and meaningful ablations • Comfortable working with offline benchmarks and live production metrics • Comfortable in fast-moving startup environments • Strong ownership mindset from research through deployment • Experience with large scale distributed training • PhD in ML, AI, or a related field, or equivalent research impact (bonus points) • Research publications or open source contributions in speech or language AI (bonus points) • Background in real-time speech systems or telephony (bonus points)

🏖️ Vorteile

• Healthcare • Dental insurance • Vision insurance • Meaningful equity in a fast-growing company • Every tool you need to succeed • Beautiful office in Levi's Plaza, SF with rooftop views

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Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

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