Senior Data Scientist, Audio
Deepgram — платформа для голосового ИИ, предоставляющая API для распознавания речи (STT), синтеза речи (TTS) и создания голосовых агентов. Более 200 000 разработчиков и 1 300+ организаций используют решения Deepgram. Голосовые модели доступны через облачные API или как self-hosted и on-premises ПО.
Компания ожидает AI-first мышления: активное использование и эксперименты с продвинутыми AI-инструментами, интеграция AI в рабочие процессы, измерение эффективности применения AI. Темп работы быстрый, задачи могут быстро меняться.
Deepgram ищет Data Scientist на пересечении исследований и данных. Разговорное аудио представляет сложные научные, инженерные и инфраструктурные задачи: спикеры, акценты, диалекты, эмоции, перекрывающаяся речь, переключение кода, доменная лексика, акустические условия. Роль предполагает тесное сотрудничество с исследовательской, инженерной и дата-командами. Это hands-on роль с высокой степенью влияния и возможностью определять направление с первых принципов. Подчиняется VP of Data Operations.
Задачи:
- Понимать и характеризовать данные: анализ языков, условий, доменов, спикеров, качества, выявление недостаточно представленных областей.
- Проектировать и строить циклы активного обучения: системно определять, что стоит обрабатывать следующим для улучшения производительности.
- Продумывать эффективное использование людей в цикле: проектировать рабочие процессы, инструменты и шаги с поддержкой моделей.
- Обеспечивать репрезентативный бенчмаркинг: создавать курированные датасеты и методологию для честной оценки качества моделей на разнообразной реальной речи.
- Менять представления о работающих стратегиях данных: проводить эксперименты, отделяющие работающее от предполагаемого.
- Заботиться о согласованности, чистоте и организации данных, делать их понятными и доступными для нетехнических команд.
- Привносить методологию и автоматизацию в адаптацию моделей: превращать разовые работы под домен и клиента в повторяемые документированные пайплайны.
Требования:
- Практический опыт работы с реальными пайплайнами данных и задачами, ориентированными на модели, в data science, ML или прикладных исследованиях.
- Уверенное владение Python и инструментами для работы с данными; способность самостоятельно строить анализ, скоринг и автоматизацию.
- Кандидаты должны комфортно быстро осваивать новые модели и режимы, интегрировать AI в рабочие процессы и постоянно расширять границы возможностей технологий.
- Готовность экспериментировать, адаптироваться, быстро думать и постоянно учиться.
Условия:
- Локация: США.
- Зарплата: по договорённости.
