Ikhtisar Perusahaan Deepgram adalah platform utama yang menopang ekonomi Voice AI yang sedang berkembang dan bernilai triliun dolar. Perusahaan menyediakan API waktu nyata untuk speech-to-text (STT), text-to-speech (TTS), serta membangun agen suara siap produksi dalam skala besar. Lebih dari 200.000 developer dan 1.300+ organisasi membangun produk suara bertenaga “Powered by Deepgram”, termasuk Twilio, Cloudflare, Sierra, Decagon, Vapi, Daily, Cresta, Granola, dan Jack in the Box. Model dasar voice-native Deepgram diakses melalui cloud API maupun sebagai perangkat lunak yang di-host sendiri dan di premises, dengan akurasi tinggi, latensi rendah, dan efisiensi biaya. Setelahdidukung pendanaan Seri C baru-baru ini yang dipimpin investor global terkemuka dan mitra strategis, Deepgram telah memproses lebih dari 50.000 tahun audio dan mentranskripsi lebih dari 1 triliun kata. Tidak ada organisasi di dunia yang memahami suara lebih baik daripada Deepgram. Cara Kerja Perusahaan Di Deepgram, kami mengharapkan pola pikir AI-first. Penggunaan dan familiarity terhadap AI bukan pilihan, melainkan bagian inti dari cara kami beroperasi, berinovasi, dan mengukur kinerja. Setiap anggota tim yang bekerja di Deepgram diharapkan aktif menggunakan dan bereksperimen dengan advanced AI tools, bahkan membangunnya sendiri ke dalam pekerjaan sehari-hari. Kami mengukur seberapa efektif AI diterapkan untuk menghasilkan kinerja, dan penggunaan konsisten serta kreatif terhadap kapabilitas AI terbaru menjadi kunci keberhasilan di sini. Kandidat harus siap mengadopsi model dan mode baru dengan cepat, mengintegrasikan AI ke dalam alur kerjanya, serta terus mendorong batas kemungkinan teknologi ini. Kami juga bergerak dengan kecepatan AI. Perubahan berlangsung cepat, sehingga pekerjaan harian Anda dapat berkembang Equally cepat. Posisi ini mungkin tidak tepat jika Anda tidak bersemangat untuk bereksperimen, beradaptasi, berpikir cepat, dan terus belajar, atau jika Anda mencari pekerjaan yang sangat preskriptif dengan传统的 jam kerja 9-to-5. Peluang Mendapatkan model dari notebook riset menjadi API produksi yang melayani jutaan permintaan merupakan salah satu masalah tersulit dalam AI. Sebagai ML Ops Infrastructure Engineer di Deepgram, Anda akan memiliki tanggung jawab atas jembatan penting antara riset dan produksi dengan membangun pipeline, sistem deployment, serta infrastruktur pengujian yang mengubah model dari tahap eksperimental menjadi model yang teruji dalam skala produksi. Pastikan setiap peningkatan model dari tim riset dapat dikirimkan dengan aman, cepat, dan andal kepada pelanggan yang bergantung pada API Deepgram untuk Voice AI waktu nyata. Tanggungjawab Anda Merancang dan membangun pipeline CI/CD yang secara khusus dirancang untuk pengembangan, validasi, dan deployment model ML. Merancang serta memelihara pipeline deployment model yang memindahkan model dari lingkungan riset, melalui staging, hingga produksi dengan yakin. Membangun infrastruktur A/B testing untuk memungkinkan rollout model baru secara terkendali dan mengukur dampak kinerjanya di dunia nyata. Mengimplementasikan monitoring menyeluruh terhadap kinerja model di produksi, termasuk metrik akurasi, latensi, deteksi drift, dan peringatan regresi. Mengembangkan pipeline retraining otomatis yang terpicu oleh perubahan data, penurunan kinerja, atau jadwal tertentu. Membuat dan memelihara lingkungan build dan test yang mencerminkan produksi sehingga peneliti memperoleh feedback dengan fidelity tinggi sebelum deployment. Membangun kemampuan version control model, pengelolaan artifact, dan rollback untuk memastikan deployment yang aman dan dapat direproduksi. Berk collaborates dengan research engineer untuk menentukan dan menerapkan quality gate model sebelum dipromosikan ke produksi. Membangun dashboard observability yang memberi tim secara langsung飞快 terhadap kondisi model di seluruh lingkungan. Mengoptimalkan infrastruktur model serving untuk latensi, throughput, dan efisiensi biaya. Profil Kandidat yang Cocok Anda輯sensang dengan tantangan mengoperasionalkan model AI cutting-edge dalam skala produksi. Anda percaya bahwa infrastruktur yang baik dapat mengubah temuan riset menjadi nilai bagi pelanggan. Anda senang merancang sistem yang otomatis, andal, dan mampu memulihkan dirinya sendiri. Anda ingin menangani masalah ketika pengurangan latensi beberapa menit atau peningkatan akurasi beberapa poin persentase sangat berpengaruh. Anda menikmati kolaborasi antara tim riset dan rekayasa untuk mempercepat seluruh organisasi. Anda termotivasi untuk membangun sistem deployment dan pengujian yang menopang platform yang melayani lebih dari 200.000 developer. Persyaratan Penting Pengalaman minimal 4+ tahun di bidang MLOps, DevOps, atau rekayasa infrastruktur dengan fokus pada sistem ML. Kemampuan kuat dalam Python dan pengalaman membangun otomasi serta tooling untuk alur kerja ML. Pengalaman mendalam dengan sistem CI/CD dan pembangunan pipeline untuk的软件 serta delivery model. Pengalaman langsung dengan Docker dan Kubernetes untuk pengelolaan workload containerized. Pengalaman praktis dalam deployment dan serving model ML di lingkungan produksi. Pemahaman terhadap proses evaluasi model, validasi, dan quality assurance. Pemahaman terhadap prinsip monitoring dan observability yang diterapkan pada sistem ML. Kemampuan pemecahan masalah yang kuat dan kecenderungan untuk mengutamakan otomasi daripada proses manual. Nilai Tambah Pengalaman dengan model serving framework seperti NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, atau ONNX Runtime. Latar belakang dalam speech, audio, atau sistem media waktu nyata. Pengalaman dengan Infrastructure as Code tools seperti Terraform atau Pulumi. Pengalaman langsung dengan stack monitoring dan observability seperti Prometheus, Grafana, Datadog, atau teknologi serupa. Pemahaman terhadap optimasi dan profiling inference dengan GPU acceleration. Pengalaman dengan feature store, version control data, atau pengelolaan metadata ML. Pengetahuan tentang strategi canary deployment dan progressive delivery untuk model ML. Catatan Kami mengetahui adanya individu yang menyamar sebagai recruiter Deepgram. Seluruh komunikasi rekrutmen Deepgram yang sah berasal dari alamat email @deepgram.com. Jika Anda menerima pesan yang mengaku sebagai Deepgram,$mohon teruskan ke careers@deepgram.com.

ML Ops Infrastructure Engineer

Deskripsi Pekerjaan

Ringkasan

Lowongan Terkait Lainnya

Principal Solutions Architect, South Korea

Principal Solutions Architect, Japan

Senior Backend Engineer, Platform (f/m/d)

Staff Site Reliability Engineer, Tools & Systems