Machine Learning Engineer, Voice Conversion

Al determinar la compensación, se tendrán en cuenta diversos factores, como las habilidades, la experiencia, el alcance del puesto, la ubicación y los datos competitivos del mercado salarial.

• Salario competitivo y generosas acciones de la empresa

• Seguro médico, dental y de la vista: Cantina cubre el 99.99% de las primas

• 42 días de tiempo libre remunerado, que incluyen:

  • 15 días de PTO

  • 10 días de enfermedad

  • 15 festivos de la empresa

  • 2 festivos flotantes

• Generosa baja parental y apoyo a la fertilidad

• Plan de ahorro para la jubilación 401(k)

• Cuenta de gastos para estilo de vida: $500/mes para usar como prefieras

• Almuerzo y snacks gratuitos para empleados en la oficina

• Membresía de One Medical, ¡y más!

Cantina es una nueva plataforma social fundada por Sean Parker con el creador de personajes de IA más avanzado. Nuestros bots son criaturas sociales realistas que pueden interactuar dondequiera que la gente esté conectada: a través de voz, vídeo y texto. Créate a ti mismo, imagina a alguien nuevo o elige entre miles de personajes para compartir contenido personalizado infinitamente escalable y chats grupales fluidos.

Si te entusiasma cómo la IA puede dar forma a la creatividad y la interacción social, ven a ayudarnos a construir lo que sigue.

Buscamos un Research / ML Engineer para unirse a nuestro Speech Team para construir sistemas de voz de última generación de extremo a extremo: desde las especificaciones de datos hasta la inferencia en producción. Impulsarás el volante de inercia modelo ↔ datos ↔ evaluación para VC y tareas adyacentes (TTS controlable, diseño de voz y más), colaborando estrechamente con investigación, datos e infraestructura para lanzar modelos rápidos, fiables y conscientes de los costes. En este puesto, trabajarás en la intersección de la investigación de vanguardia y la ingeniería práctica, contribuyendo al desarrollo de sistemas de IA seguros, dirigibles y fiables.

Prosperarás en este puesto si:

• Ves la investigación y la ingeniería como dos caras de la misma moneda y disfrutas asumiendo la responsabilidad del trabajo de extremo a extremo.

• Estás orientado a resultados, eres flexible y estás dispuesto a hacer cualquier cosa que marque la diferencia.

• Te gusta colaborar estrechamente con infraestructura, datos y producto para lanzar mejoras mensurables.

• Disfrutas diseñando experimentos, pruebas de escucha y métricas que se correlacionen con la calidad percibida por el usuario.

• Tienes ganas de aprender cada día, encontrar y resolver problemas únicos a gran escala.

• Model Building: Arquitectura, implementación, preentrenamiento, ajuste fino (fine-tuning) y post-entrenamiento/alineación (por ejemplo, GRPO/DPO) para modelos de voz a gran escala.

• Experimental Design: Diseño, ejecución y análisis de experimentos científicos para avanzar en nuestra comprensión de los modelos.

• Tool Development: Desarrollo y mejora de herramientas de desarrollo para aumentar la productividad del equipo.

• Full-Stack Contribution: Contribución a todo el stack, desde optimizaciones de bajo nivel hasta el diseño de modelos de alto nivel.

• Data Ownership: Definición de requisitos de datos y colaboración en la adquisición, curación, aumento, calidad de etiquetado y estrategias de datos sintéticos.

• Rigorous Evaluation: Diseño de evaluaciones objetivas/subjetivas automatizadas: pruebas de escucha, métricas basadas en SV/WER/ASR, comprobaciones de robustez y sesgo, y estudios de red team.

• Pipeline Delivery: Refuerzo del pipeline de entrenamiento → evaluación → inferencia; perfilado de latencia, memoria y coste; y cumplimiento de los SLA de producción con monitorización y rollback robustos.

• Safety & Responsibility: Contribución a las salvaguardas de seguridad/consentimiento y a la mitigación de usos indebidos/abusos para una tecnología de voz responsable.