Machine Learning Researcher, Audio

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 5 jours

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

💵 $160 000 - $280 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧠 Chercheur en IA

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

👻 Score fantôme 7%

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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Bland

Site WebLinkedInTous les Emplois

11 - 50 employés

Fondée en 2023

🤖 Intelligence artificielle

🏢 Entreprise

💳 Fintech

Artificial Intelligence • Enterprise • Fintech

Bland est votre plateforme pour créer des appels téléphoniques IA ultra-réalistes. Elle permet aux entreprises de concevoir et de gérer efficacement leurs interactions vocales avec leurs clients en élaborant des parcours conversationnels qui structurent les dialogues, définissent les flux et automatisent les appels 24 h/24 et 7 j/7. Grâce à des fonctionnalités telles que des personnalités vocales personnalisables, la prise en charge multilingue et une intégration fluide aux systèmes CRM existants, Bland simplifie la communication tout en garantissant une expérience d’interaction semblable à celle d’un interlocuteur humain. La plateforme propose également des outils d’analyse robustes et des mesures de sécurité avancées, ce qui en fait une solution idéale pour les entreprises souhaitant renforcer l’engagement client.

Description

• 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

🎯 Exigences

• 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)

🏖️ Avantages

• 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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