Senior Software Engineer – Model Evaluation, AI Systems

🕒 vor 2 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $180.000 - $240.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 20%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.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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Deepgram

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2015

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

💰 €47.000.000 Series B im 2022-11

Consulting • Healthcare • Logistics

Deepgram ist ein führendes Voice-AI-Unternehmen, das leistungsstarke APIs für Speech-to-Text, Text-to-Speech und Language-Understanding-Anwendungen bereitstellt. Die Plattform ermöglicht es Entwicklerinnen und Entwicklern, anspruchsvolle Voice-AI-Lösungen für Use Cases wie Contact Center, medizinische Transkription, Conversational AI und mehr zu entwickeln. Bekannt für unübertroffene Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kosteneffizienz genießt die Technologie von Deepgram das Vertrauen führender Unternehmen und Start-ups weltweit. Mit Echtzeit- und hochgenauer Transkription hilft Deepgram Unternehmen, Erkenntnisse aus Sprachdaten zu gewinnen – ein unverzichtbares Werkzeug, um Sprachinteraktionen zu transformieren.

Beschreibung

• 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.

🎯 Anforderungen

• 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.

🏖️ Vorteile

• Offers Equity • Offers Bonus • 10% Annual Bonus