AI Researcher

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 4 jours

🌐 États-Unis, Canada – Distant

🇺🇸 États-Unis – Télétravail 🇨🇦 Canada – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧠 Chercheur en IA

👻 Score fantôme 25%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Arc

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11 - 50 employés

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🤝 B2B

🔥 Financement dans la dernière année

💰 €10 800 000 Seed Round en 2026-05

Artificial Intelligence • SaaS • B2B

Arc est une plateforme de Voice AI (Sparkpoint Inc. , opérant sous le nom Arc) qui automatise et optimise la prise de commandes au drive-thru des restaurants fast-food en tant que canal digital. Arc fournit des agents vocaux en temps réel, personnalisés pour chaque marque, qui s’intègrent aux systèmes POS et aux stations de base existants, sans remplacement du matériel. La solution permet de réaliser des upsells grâce à l’IA, d’améliorer la précision des commandes, d’accélérer le passage en file et d’obtenir des insights opérationnels via des dashboards et des tests A/B. Le produit s’adresse aux opérateurs de restaurants quick-service et met l’accent sur une hausse mesurable du panier moyen, de la précision des commandes et des économies de main-d’œuvre.

Description

• Improve models that understand natural, real-world speech, user intent, and natural conversation while ringing orders in real time • Own speech accuracy as an ongoing research problem • Model data to test and train the system against rare or difficult-to-collect situations from live calls • Build benchmarking practices to determine whether changes improve the system • Evaluate models and approaches for conversation quality and the underlying audio pipeline while balancing accuracy and real-time constraints • Work with applied AI and backend teams to turn research findings into product improvements

🎯 Exigences

• Strong applied ML/research background in industry or a research lab • Hands-on experience taking models from experiment to production • Experience with speech/audio ML • Solid Python skills • Comfort training ML models from scratch • Experience designing rigorous evaluation methodology, including statistically sound benchmarking, synthetic data generation, or dataset curation, for non-deterministic systems • Comfort operating with ambiguity and turning fuzzy quality problems into measurable research questions • Strong execution from research idea to production deployment

🏖️ Avantages

• Significant influence over the product and research culture at an early-stage company • Opportunity to work on a live, high-stakes real-time AI product • Opportunity to shape future products and research direction

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