Senior Audio ML Engineer

Nasze wymagania: Wykształcenie wyższe techniczne (informatyka, matematyka, fizyka lub pokrewne) Minimum 3-letnie doświadczenie w projektach związanych z przetwarzaniem sygnałów, analizą mowy, uczeniem głębokich Bardzo dobra znajomość: Python, PyTorch Doświadczenie w trenowaniu modeli głębokiego uczenia na danych dźwiękowych Znajomość metod ekstrakcji cech i reprezentacji embeddingów (x-vectors) Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych Umiejętność oceny jakości modeli ML i interpretacji metryk Znajomość zagadnień związanych z systemami biometrycznymi Umiejętność pracy badawczo-rozwojowej (R&D) Język angielski umożliwiający czytanie i tworzenie dokumentacji technicznej oraz publikacji Mile widziane: Stopień naukowy (PhD) lub status doktoranta/doktorantki w obszarze analizy dźwięku, biometrii, informatyki lub pokrewnych Doświadczenie w: speaker anti-spoofing, deepfake audio detection Znajomość architektur: TDNN, ECAPA-TDNN, transformery Doświadczenie z MLOps oraz Docker / Kubernetes Udział w projektach badawczych lub grantach Wystąpienia konferencyjne O projekcie: Poszukiwana jest osoba na stanowisko Senior Audio ML Engineer, odpowiedzialna za projektowanie, rozwój oraz wdrażanie rozwiązań z zakresu analizy sygnału dźwiękowego, w szczególności mowy. Rola obejmuje prace badawczo-rozwojowe oraz budowę systemów gotowych do zastosowań produkcyjnych. To idealna propozycja dla autora/-rki lub współautora/-rki publikacji w obszarach: Speaker Recognition, Speech Processing, Biometrics, Deep Learning, dla osoby posiadającej doświadczenie w przygotowywaniu benchmarków i eksperymentów badawczych, aktywnie śledzącej literaturę naukową i wdrażającej nowe podejścia w projektach produkcyjnych. Zakres obowiązków: Projektowanie i rozwój algorytmów analizy sygnału audio i mowy Tworzenie, trenowanie i optymalizacja modeli uczenia głębokiego dla danych audio Opracowywanie i trenowanie modeli deep learning (SSL, RawNet, LCNN) Przygotowanie pipeline’ów przetwarzania sygnałów (przygotowanie danych, feature extraction, trening, inferencja) Analiza jakości danych oraz budowa zbiorów treningowych Praca z reprezentacjami mowy (embeddingi głosowe) Optymalizacja modeli pod kątem wydajności Walidacja i ewaluacja systemów z wykorzystaniem odpowiednich metryk (FAR, FRR, ROC) Współpraca z zespołami produktowymi przy wdrożeniach produkcyjnych Śledzenie najnowszych trendów naukowych i technologicznych w obszarze AI, analizy dźwięku i biometrii Oferujemy: • Praca w projektach R&D związanych z przetwarzaniem sygnałów oraz analizą mowy • Możliwość rozwoju naukowego • Komfortowe warunki pracy naukowej (nowoczesna przestrzeń biurowa) w trybie hybrydowym • Atrakcyjne benefity pracownicze