Research Engineer (Speech-to-Speech Translation) in Katowice

Research Engineer (Speech-to-Speech Translation) in Katowice

Katowice Pełny etat 6000 - 9500 zł / miesiąc (szac.) Zdalnie
D

W skrócie

  • Zadania: Twórz i oceniaj modele tłumaczenia mowy w czasie rzeczywistym.
  • Firma: Revoize Inc. - innowacyjna firma technologiczna zdalnie rozwijająca tłumaczenie mowy.
  • Benefity: Zdalna praca, konkurencyjne wynagrodzenie oraz opcje akcji dla pracowników.
  • Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Pracuj nad przełomowymi technologiami i wpływaj na przyszłość tłumaczenia mowy.
  • Kwalifikacje: Doktorat w ML lub NLP oraz 3+ lata doświadczenia w badaniach.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 6000 - 9500 zł za miesiąc.

Revoize Inc. jest firmą technologiczną, która buduje tłumaczenie mowy na mowę w czasie rzeczywistym, które zachowuje głos i emocje mówcy. Firma poszukuje doświadczonych badaczy do zbudowania zespołu badawczego i osiągnięcia modeli S2ST w urządzeniach w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Inżynier badawczy będzie pracować nad podstawowymi modelami tłumaczenia mowy (szkolenie, ocena i odporność) jako część zespołu badawczego. Raportuje do Menedżera Badań po zatrudnieniu; do tego czasu do CEO.

Wymagania:

  • PhD w dziedzinie ML / mowy / NLP (świeżo upieczeni absolwenci z silnymi publikacjami są mile widziani) lub MSc z solidnym dorobkiem badawczym.
  • 3+ lata praktycznych badań ML w dziedzinie mowy, audio lub NLP; lata doktoratu się liczą.
  • Praktyczne szkolenie modeli ASR, tłumaczenia mowy na tekst, tłumaczenia maszynowego lub generacji mowy na dużą skalę, od danych po ocenę.
  • Solidna znajomość PyTorch; prowadzenie własnych eksperymentów od początku do końca, w tym ablację i analizę błędów.
  • Dobra znajomość transformatorów / sekwencji-sekwencji oraz szkolenia modeli językowych.
  • Publikacje lub inny weryfikowalny dorobek oryginalnej pracy.
  • Niezależne myślenie, nastawienie startupowe.

Mile widziane:

  • modele języka mowy;
  • tłumaczenie strumieniowe / równoczesne;
  • kwantyzacja i destylacja;
  • wnioskowanie w urządzeniach;
  • uczenie przez wzmocnienie;
  • praca wielojęzyczna (polski to dodatkowy atut).

Umiejętności:

  • Python, PyTorch;
  • modele transformatorów / sekwencji-sekwencji;
  • ASR i tłumaczenie maszynowe;
  • przetwarzanie mowy i audio;
  • szkolenie multi-GPU;
  • TensorBoard.

Obowiązki:

  • rozwijanie, trenowanie i ocenianie modeli tłumaczenia mowy (mowa-na-tekst, tekst-na-tekst, mowa-na-mowę), w tym operacje strumieniowe;
  • prowadzenie eksperymentów i ablację;
  • analiza wyników i raportowanie ich do Menedżera Badań;
  • poprawa odporności na warunki rzeczywiste (hałas, akcenty, mowa konwersacyjna);
  • współpraca z zespołem danych w zakresie jakości i pokrycia danych treningowych;
  • współpraca z Menedżerem Badań i MLOps w zakresie opóźnienia i rozmiaru modelu do wdrożenia w urządzeniach;
  • utrzymywanie dokumentacji eksperymentów i ich powtarzalności.

Co oferujemy:

  • praca w 100% zdalna;
  • umowa B2B;
  • oprócz wynagrodzenia, Revoize oferuje ESOP (plan opcji na akcje dla pracowników);
  • Claude Max – Rozszerzone Użycie (Max 5x) lub Claude Max – Maksymalna Elastyczność (Max 20x).

Research Engineer (Speech-to-Speech Translation) in Katowice – pracodawca: DAC.digital Group

DAC.digital Group to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju w dynamicznej i innowacyjnej atmosferze. Jako lider technologii w Warszawie, będziesz miał wpływ na kształtowanie kultury zespołu oraz praktyk inżynieryjnych, a także możliwość współpracy z międzynarodowym zespołem ekspertów. Oferujemy elastyczne warunki pracy, wsparcie w rozwoju kariery oraz dostęp do nowoczesnych narzędzi i technologii.

D

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny DAC.digital Group

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Research Engineer (Speech-to-Speech Translation) in Katowice

Machine Learning (ML)
Natural Language Processing (NLP)
Speech Recognition (ASR)
Speech-to-Speech Translation
PyTorch
Transformers
Sequence-to-Sequence Models