Research Scientist, Speech & Audio

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 1 Monat

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $160.000 - $185.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧬 Forschungswissenschaftler

👻 Geisterscore 20%

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.

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

InnoData

WebsiteLinkedInAlle Stellen

2 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🤝 B2B

💼 Beratung

🌍 Soziale Wirkung

B2B • Consulting • Social Impact

InnoData steht für INNOvation DATA SCS, eine italienische Sozialgenossenschaft mit Sitz in Foggia, die sich als Anbieter technologischer Lösungen identifiziert. Die Unternehmenswebsite (derzeit in Wartung) hebt "Soluzioni tecnologiche" (technologische Lösungen) hervor und betont den sozialen Einfluss ("Impatto sociale"). Aufgeführte Kontaktdetails sind Via Francesco Crispi 65, 71121 Foggia, Italien. Basierend auf den verfügbaren Informationen scheint InnoData an der Schnittstelle von Technologie und sozialem Einfluss zu agieren und bietet wahrscheinlich technikorientierte Dienstleistungen für andere Organisationen an.

Beschreibung

• Define how Innodata designs, structures, and evaluates audio data for speech and audio models • Translate speech and audio model requirements into data specifications covering modalities, transcription and annotation schemas, sampling, and evaluation criteria • Build evaluation methodologies covering semantic accuracy, noise and accent robustness, code-switching, diarization error rate, speech naturalness and intelligibility, and streaming latency • Structure, enrich, and sample audio across languages, accents, acoustic conditions, demographics, emotional and paralinguistic range, scripted and spontaneous speech, and speaker configurations • Partner with transcription and linguistics leads to develop transcription specifications and quantify their impact on model results • Partner with audio solutions and engineering teams to ensure collected audio meets model objectives • Run fine-tuning and evaluation experiments with ablations linking data choices to measurable improvements • Design adversarial and stumping evaluations to identify speech-system failures • Publish benchmarks, methodology, and research papers • Work with annotation teams, subject-matter experts, and synthetic- and augmented-audio pipelines to operationalize specifications • Partner directly with customers and frontier labs building ASR, text-to-speech, speech-to-speech, conversational voice, diarization, and audio-language models

🎯 Anforderungen

• Roughly 5+ years of hands-on industry experience in speech or audio ML • A Bachelor's degree in computer science, electrical engineering, or a related technical or quantitative field is required • Trained and evaluated speech or audio models yourself — ASR, TTS, speech-to-speech, speaker, or audio-language models — with strong PyTorch fundamentals • Fluency in ESPnet, NeMo, SpeechBrain, Kaldi, HuggingFace, forced alignment, WER/CER, and related speech metrics • Hands-on experience with multilingual, accented, dialectal, low-resource, or code-switched speech • Experience with synthetic or augmented audio, including TTS pipelines, noise and room-response simulation • Built evaluation sets and reasoned about dataset coverage across conditions • First-author publications or strong open-source contributions at venues such as Interspeech, ICASSP, ASRU, SLT, or NeurIPS • Ability to work directly with customer and frontier-lab research scientists • Ability to explain data and modeling decisions clearly to expert and non-expert audiences • Rigorous, reproducible approach to experiments and documentation • Interest or hands-on experience in responsible-AI evaluation and red-teaming is a bonus

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

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

Lebenslauf hochladen