Senior Research Engineer

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💵 $270 000 - $310 000 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

📚 Ingénieur de Recherche

👻 Score fantôme 8%

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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Consulting • Marketing • Logistics

AssemblyAI est une entreprise spécialisée en intelligence artificielle vocale (Speech AI), visant à développer des modèles IA de pointe capables de transcrire et de comprendre le langage humain. Nos clients, tels que CallRail, Fireflies et Spotify, choisissent AssemblyAI pour créer de nouvelles expériences et produits innovants basés sur les données vocales.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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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