Personal de Investigación, LLMs

La voz es la modalidad más natural para la interacción humana con las máquinas. Sin embargo, los paradigmas actuales de modelado de secuencias basados en el escalado conjunto de modelos y datos no pueden ofrecer una IA de voz capaz de una interacción humana universal. Los retos radican en problemas fundamentales de datos planteados por el audio: los datos de audio del mundo real son escasos y enormemente diversos, abarcando un vasto espacio de voces, estilos de habla y condiciones acústicas. Incluso si se tuvieran acceso a miles de millones de horas de audio, su alta dimensionalidad inherente crea costes computacionales y de almacenamiento que hacen que el entrenamiento y el despliegue sean prohibitivamente caros a escala mundial. Creemos que se necesitan paradigmas completamente nuevos para la IA de audio con el fin de superar estos retos y hacer que la interacción por voz sea accesible para todos.

Deepgram busca actualmente un investigador experimentado que haya trabajado extensamente con Large Language Models (LLMs) y posea un profundo conocimiento de la arquitectura transformer para unirse a nuestro Research Staff. Como miembro del Research Staff, esta persona deberá tener una amplia experiencia trabajando en los aspectos técnicos complejos de los LLMs, tales como la curación de datos, el entrenamiento distribuido a gran escala, la optimización de la arquitectura transformer y el entrenamiento mediante Reinforcement Learning (RL).

• Le apasiona la IA y le entusiasma trabajar en investigación de LLM de vanguardia

• Tiene interés en producir y aplicar nueva ciencia para ayudarnos a desarrollar y desplegar modelos de lenguaje extensos

• Disfruta construyendo desde cero y le encanta crear sistemas nuevos.

• Tiene grandes habilidades comunicativas y es capaz de traducir conceptos complejos de forma clara

• Es altamente analítico y disfruta profundizando en análisis detallados cuando es necesario

• Realicen sesiones de brainstorming y colaboren con otros miembros del Research Staff para definir nuevas iniciativas de investigación en LLM

• Realicen un estudio exhaustivo de la literatura, evaluando, clasificando y destilando los métodos actuales

• Diseñen y lleven a cabo programas experimentales para LLMs

• Impulsen con éxito tareas de entrenamiento de transformers (LLM) en infraestructuras de computación distribuida y desplieguen nuevos modelos en producción

• Documenten y presenten resultados y conceptos técnicos complejos de forma clara para un público objetivo

• Se mantengan al día con los últimos avances en deep learning y LLMs, con especial atención a sus implicaciones y aplicaciones dentro de nuestros productos

Deepgram es una empresa de investigación que convierte la investigación en producto lo más rápido posible. Cuatro Principios Operativos definen nuestra forma de pensar, decidir y trabajar juntos:

1. Comprime antes de comunicar. Primero lo analizas todo y luego vas directamente al grano.

2. Resiste la entropía. Cuestionas lo que ya existe antes de añadir más procesos o herramientas.

3. Resuelve la categoría. Solucionas los problemas recurrentes desde la raíz, no caso por caso.

4. Trabaja en la frontera. Vas tras problemas que nadie ha resuelto todavía.

Buscamos personas que ya trabajen de esta manera, y estos principios definen cómo crecemos y cómo evaluamos a nuestro equipo.

Construimos IA con la que hablan millones de personas, y gestionamos la empresa de la misma manera. La IA es nuestra forma de centralizar el trabajo aquí y es el núcleo de nuestra operativa.

Eso significa algo más que simplemente usar las herramientas. Esperamos que tú:

• Construyas, no solo uses. Diseñes tus propios flujos de trabajo y agentes, y utilices la IA para eliminar categorías enteras de trabajo en lugar de hacer el mismo trabajo más rápido.

• Te hagas responsable del resultado. La IA puede acelerar el trabajo, pero no hace que nadie sea menos responsable de él. Comprendes, verificas y respondes por todo lo que compartes, incluyendo lo que un agente produce para ti.

• Dediques el tiempo que recuperes a la frontera. La capacidad que genera la IA se destina a problemas que nadie ha resuelto todavía.

• Mantengas el ritmo. Los modelos y las herramientas cambian cada mes, y tu trabajo también lo hará. Adoptas rápidamente lo nuevo y descartas lo que ya no merece su lugar.

Juzgamos la IA por lo que te ayuda a entregar y por si respondes por el resultado, no por la frecuencia con la que la usas. En las entrevistas, prepárate para explicarnos un flujo de trabajo que hayas construido y dónde trazaste la línea entre la IA y tu propio juicio.

Buscamos investigadores que:

• Vean los problemas "sin resolver" como oportunidades para ser pioneros en enfoques completamente nuevos

• Sean capaces de identificar el experimento crítico único que validará o descartará una idea en cuestión de días, no de meses

• Tengan la visión para escalar pruebas de concepto exitosas 100 veces

• Estén obsesionados con el uso de la IA para automatizar y amplificar su propio impacto

Si estas expectativas, en lugar de intimidarle, le motivan —si ya está pensando en cinco ideas para probar mientras lee esto—, podría ser el investigador que necesitamos. Este puesto exige obsesión por los problemas, creatividad en el enfoque y un impulso implacable hacia soluciones elegantes y escalables. Los retos técnicos son inmensos, pero el impacto potencial es transformador.

Buscamos investigadores que: