In één oogopslag
- Taken: Ontwikkel baanbrekende Latent Space Models voor Voice AI en werk met geavanceerde audio codecs.
- Bedrijf: Deepgram, de toonaangevende stem AI-platform met een innovatieve cultuur.
- Voordelen: Voltijd remote werk met competitief salaris en kansen voor professionele groei.
- Overige informatie: Dynamische werkomgeving met ruimte voor creativiteit en experimentatie.
- Waarom deze baan: Maak impact in de snelgroeiende Voice AI-industrie met cutting-edge technologieën.
- Kwalificaties: Sterke wiskundige basis en ervaring met multimodale leermethoden.
Het verwachte salaris ligt tussen 63000 - 77000 € per jaar.
Deepgram, een voice AI-platformbedrijf, zoekt een fulltime Research Staff-lid om Latent Space Models te pionieren die data-, schaal- en kostenbarrières in voice AI aanpakken via neurale audio-codecs, stuurbare spraakgeneratie, ontkoppelde embeddings en latente recombinatie. De remote rol is vermeld voor Nederland.
Verantwoordelijkheden
- Pionieren van de ontwikkeling van Latent Space Models (LSMs) om fundamentele data-, schaal- en kostenuitdagingen in robuuste, gecontextualiseerde voice AI aan te pakken.
- Bouwen van next-generation neurale audio-codecs die extreme low-bit-rate compressie en hoge-fidelity reconstructie leveren over een wereldwijde corpus van algemene audio.
- Ontwikkelen van stuurbare generatieve modellen die diverse menselijke spraak synthetiseren vanuit codec latente representaties, inclusief casual conversatie, emotionele expressie, multi-sprekerscenario's, omgevingsgeluid en overlappende spraak.
- Ontwikkelen van embeddingsystemen die codec latente ruimte factoriseren in interpreteerbare dimensies van spreker, inhoud, stijl, omgeving en kanaaleffecten, waardoor nauwkeurige controle en latente recombinatie mogelijk zijn.
- Gebruik maken van latente recombinatie om synthetische audio te genereren op eerder onmogelijke schalen en gezamenlijke model- en dataschaalparadigma's voor audio te ontsluiten.
- Train multimodale spraak-naar-spraak systemen die mensen begrijpen over demografieën, staten en omgevingen en empathische, mensachtige reacties produceren voor conversatie- of taakgerichte doelstellingen.
- Ontwerpen van modelarchitecturen, trainingsschema's en inferentie-algoritmen aangepast voor bare-metal hardware, gericht op kostenefficiënte training op datasets van miljarden uren en real-time inferentie voor honderden miljoenen gelijktijdige gesprekken.
Kwalificaties
- Sterke wiskundige basis in statistische leertheorie, met name voor zelf-gecontroleerd en multimodaal leren.
- Diepe expertise in foundation modelarchitecturen en het opschalen van training over meerdere modaliteiten.
- Bewezen vermogen om nieuwe wiskundige formuleringen af te leiden en deze efficiënt te implementeren.
- Aangetoonde ervaring met het bouwen van datastromen die enorme datasets verwerken en cureren terwijl de kwaliteit en diversiteit behouden blijven.
- Track record van het ontwerpen van gecontroleerde experimenten die de impact van architectonische innovaties isoleren en theoretische inzichten valideren.
- Ervaring met het optimaliseren van modellen voor real-world implementatie, inclusief kennis van hardwarebeperkingen en efficiëntietechnieken.
- Geschiedenis van open-source bijdragen of onderzoekspublicaties die spraak- of taal-AI hebben bevorderd.
- Actief gebruik en experimenteren met geavanceerde AI-tools, inclusief het integreren van AI in dagelijkse workflows en snel nieuwe modellen en modi adopteren.
- Comfort met snelle veranderingen, evoluerend dagelijks werk en een niet-prescriptieve omgeving in plaats van een traditionele 9-tot-5.
Toepassingsvoorwaarden
- Fulltime dienstverband.
- Remote rol met vermelde locatie Nederland.
- Remote status impliceert geen wereldwijde geschiktheid; verblijf, werkautorisatie, tijdzone, taal- en reisvereisten zijn niet gespecificeerd in de bron en moeten worden bevestigd in de oorspronkelijke vermelding.
Voorkeurskwalificaties
- Een onderzoeksbenadering die aannames kadert als goed gedefinieerde, testbare hypothesen en deze empirisch verifieert.
- Vermogen om gevestigde technieken op nieuwe manieren te combineren of te herinterpreteren en eerder gescheiden onderzoekslijnen te verbinden.
- Bekendheid met rigoureuze evaluatiepraktijken, inclusief gecontroleerde ablatie, meerdere metrics zoals MUSHRA, FID of perplexity, en stresstests of edge-case benchmarks.
Bedrijfsinformatie
Deepgram is het toonaangevende platform dat de opkomende triljoen-dollar Voice AI-economie ondersteunt, met real-time API's voor spraak-naar-tekst (STT), tekst-naar-spraak (TTS) en het bouwen van productieklare voice agents op schaal. Meer dan 200.000 ontwikkelaars en 1.300+ organisaties bouwen voice-aanbiedingen.
Research Staff, Voice AI Foundations - Remote in Amsterdam werkgever: PromptCube
Deepgram is een uitstekende werkgever die zich richt op innovatie in de Voice AI-sector. Met een cultuur die creativiteit en samenwerking bevordert, biedt het bedrijf unieke kansen voor professionele groei en ontwikkeling, terwijl je werkt aan baanbrekende technologieën vanuit het comfort van je eigen huis in Nederland. Werknemers profiteren van flexibele werkuren en de mogelijkheid om bij te dragen aan een snelgroeiende industrie met een impact op de toekomst van communicatie.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Research Staff, Voice AI Foundations - Remote in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Join Data Science Communities
Duik in lokale en online data science communities zoals Meetup of Kaggle. Hier vind je niet alleen mensen met dezelfde interesses, maar kun je ook je kennis laten zien en misschien zelfs een paar projecten doen die je CV een boost geven.
✨Hackathons en Competities
Neem deel aan hackathons en data science competities. Deze evenementen zijn perfect om je vaardigheden in de praktijk te brengen en je netwerk uit te breiden. Veel bedrijven, inclusief PromptCube, zijn op zoek naar talent die zich in zulke omgevingen bewezen heeft!
✨Projecten en Portfolio
Zorg ervoor dat je een zichtbaar portfolio hebt met projecten die je hebt gedaan, bij voorkeur met real-world data. Dit kan via GitHub of je eigen website waar je je beste werk toont. Potentiële werkgevers, zoals PromptCube, willen zien wat je in huis hebt!
✨Pas je sollicitatie aan
Bij het solliciteren voor een rol, zoals de Research Staff, Voice AI Foundations - Remote bij PromptCube, zorg ervoor dat je je brief en eventuele projecten aanpast aan wat zij specifiek zoeken. Het laten zien van je interesse en begrip voor hun projecten verhoogt je kans om uitgenodigd te worden voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Research Staff, Voice AI Foundations - Remote in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Maak je CV data-ready!:Zorg ervoor dat je CV concrete voorbeelden bevat van projecten waarbij je met data hebt gewerkt. Vermeld je programmeerervaring, statistische kennis, en eventueel relevante software zoals Python, R of SQL. Dit laat ons bij PromptCube meteen zien dat je de juiste bagage hebt voor de rol van Research Staff, Voice AI Foundations - Remote.
Vergeet je portfolio niet!:Een goed portfolio kan je helpen om je vaardigheden te demonstreren! Voeg enkele data-analyseprojecten toe of zelfs dashboards die je hebt gebouwd. Dit geeft ons een beter beeld van wat je kunt, en hoe je je skills toepast in de praktijk. Vergeet niet om dat ook te vermelden in je motivation letter!
Motivatie is key!:In je motivatiebrief is het belangrijk om je passie voor data science te communiceren. Vertel ons waarom je deze carrière bent ingeslagen en wat je hoopt te bereiken bij PromptCube als Research Staff, Voice AI Foundations - Remote. We willen jouw enthousiasme echt voelen!
Referenties en certificaten:Vergeet niet om relevante certificaten en referenties erbij te voegen! Als je onlangs een cursus hebt gevolgd in machine learning of een andere relevante kwalificatie hebt behaald, laat het ons weten. Dit soort details kunnen ons helpen om je kwalificaties voor de rol nog beter te begrijpen.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij PromptCube
✨Ken de Basis van Data-analyse
Als je solliciteert voor een fulltime rol in data-science bij PromptCube, zorg ervoor dat je de basis van data-analyse onder de knie hebt. Verwacht vragen over statistiek, machine learning en data preprocessing. Wees voorbereid om je oplossingen te onderbouwen met voorbeelden uit je portfolio.
✨Toon je technische vaardigheden
Je technische vaardigheden zijn cruciaal in een data-science rol. Zorg ervoor dat je je ervaring met tools zoals Python, R, en SQL benadrukt. Tijdens het interview kunnen ze je vragen om bepaalde datasets te analyseren of een model te bouwen, dus wees gerust in je codeerskills!
✨Praat over je projecten
We willen dat je je portfolio gebruikt om je impact te tonen. Bespreek specifieke projecten die je hebt gedaan en hoe je data-analyse hebt toegepast om problemen op te lossen. Dit helpt om je leervermogen en creatief probleemoplossend vermogen te demonstreren aan PromptCube.
✨Interactief overleg
Verwacht dat het interview een interactief gesprek wordt waarin je je denkprocessen moet uitleggen. Denk dus na over hoe je je aanpak zou uitleggen bij het oplossen van een data-vraagstuk. Laat zien dat je niet alleen om het antwoord gaat, maar ook om de kennis en methodes die je hanteert.
