Staf Penelitian, LLM — Deepgram Tentang perusahaan Deepgram adalah platform terkemuka yang menopang ekonomi Voice AI yang sedang berkembang dan bernilai 1 triliun dolar. Perusahaan menyediakan API waktu nyata untuk speech-to-text (STT) dan text-to-speech (TTS), serta membangun agen suara siap produksi dalam skala besar. Lebih dari 200.000 developer dan 1.300+ organisasi membangun solusi suara yang “Powered by Deepgram”, termasuk Twilio, Cloudflare, Sierra, Decagon, Vapi, Daily, Cresta, Granola, dan Jack in the Box. Model fondasi Deepgram yang dirancang secara native untuk suara dapat diakses melalui API cloud atau digunakan sebagai perangkat lunak yang di-hosting sendiri dan dipasang di lokasi, dengan akurasi tak tertandingi, latensi rendah, serta efisiensi biaya. Didukung oleh 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. Ritme kerja Di Deepgram, kami mengharapkan mindset AI-first. Penggunaan AI dan kesiapan menguasainya bukan pilihan, melainkan bagian inti dari cara kami bekerja, berinovasi, dan mengukur kinerja. Setiap anggota tim diharapkan aktif menggunakan dan bereksperimen dengan alat AI mutakhir, bahkan membangun alat AI sendiri untuk digunakan dalam pekerjaan sehari-hari. Kami mengukur seberapa efektif AI diterapkan untuk menghasilkan hasil, dan penggunaan kapabilitas AI terbaru yang konsisten serta kreatif menjadi kunci keberhasilan. Kandidat harus siap mengadopsi model dan mode baru dengan cepat, mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja, serta terus mendorong batas kemampuan teknologi tersebut. Kami bergerak dengan kecepatan AI. Perubahan berlangsung cepat, dan pekerjaan harian dapat berkembang Equally cepat. Peran ini mungkin tidak tepat jika Anda tidak bersemangat untuk bereksperimen, beradaptasi, berpikir cepat, dan terus belajar, atau jika Anda mencari pekerjaan yang sangat berprosedur dengan jadwal tradisional 9-to-5. Peluang Suara merupakan modalitas paling alami untuk interaksi manusia dengan mesin. Namun, paradigma pemodelan sekuens saat ini, yang didasarkan pada penskalaan model dan data secara bersamaan, tidak dapat menghasilkan Voice AI yang mampu berinteraksi dengan manusia secara universal. Tantangannya berakar pada masalah data audio yang bersifat mendasar: data audio di dunia nyata langka dan sangat beragam, mencakup ruang luas berisi berbagai suara, gaya bicara, dan kondisi akustik.оров{Ayu pun 1+ miliar jam audio dapat diakses, dimensi tinggi yang melekat pada data tersebut menimbulkan biaya komputasi dan penyimpanan sehingga pelatihan serta penerapan menjadi terlalu mahal pada skala dunia. Kami yakin bahwa paradigma baru untuk AI audio diperlukan untuk mengatasi tantangan ini dan menjadikan interaksi suara dapat diakses oleh semua orang. Peran Deepgram sedang mencari peneliti berpengalaman yang telah banyak bekerja dengan Large Language Models (LLM) dan memiliki pemahaman mendalam mengenai arsitektur transformer untuk bergabung dengan tim Research Staff. Sebagai anggota Research Staff, orang tersebut harus memiliki pengalaman luas dalam menangani aspek teknis sulit LLM, seperti kurasi data, pelatihan terdistribusi berskala besar, optimasi arsitektur transformer, dan pelatihan Reinforcement Learning (RL). Tantangan Kami mencari peneliti yang melihat masalah yang belum terpecahkan sebagai peluang untuk membuka pendekatan yang benar-benar baru; dapat mengidentifikasi 1 eksperimen kritis yang akan memvalidasi atau menggagalkan sebuah ide dalam beberapa hari, bukan berbulan-bulan; memiliki visi untuk menskalakan proof-of-concept yang berhasil hingga 100x; serta obsesif menggunakan AI untuk mengotomasi dan memperkuat dampak kerja mereka sendiri. Jika ekspektasi ini membuat Anda bersemangat, bukan gentar, dan Anda sudah memikirkan 5 ide untuk dicoba saat membaca, Anda mungkin merupakan peneliti yang kami cari. Peran ini menuntut obsesi terhadap masalah, kreativitas dalam pendekatan, dan dorongan tanpa henti menuju solusi yang elegan serta dapat diskalakan. Tantangan teknisnya sangat besar, tetapi potensi dampaknya bersifat transformatif. Tanggung jawab Anda akan melakukan brainstorming dan berkolaborasi dengan anggota Research Staff lainnya untuk menetapkan inisiatif riset LLM baru; melakukan survei luas terhadap literatur, mengevaluasi, mengklasifikasi, dan mendistilasi metode yang sedang digunakan; merancang dan menjalankan program eksperimental untuk LLM; mengelola job pelatihan transformer (LLM) hingga berhasil berjalan di infrastruktur komputasi terdistribusi, serta menerapkan model baru ke produksi; mendokumentasikan dan menyajikan hasil serta konsep teknis kompleks secara jelas bagi audiens target; serta tetap mengikuti kemajuan terbaru dalam deep learning dan LLM, khususnya terkait implikasi dan penerapannya di dalam produk. Profil yang akan cocok Anda passionate terhadap AI dan bersemangat mengerjakan riset LLM state-of-the-art; tertarik menghasilkan dan menerapkan ilmu baru untuk membantu pengembangan serta penerapan LLM; menikmati membangun sistem dari nol dan 创建 sistem baru; memiliki kemampuan komunikasi yang kuat serta dapat menjelaskan konsep kompleks dengan jelas; serta sangat analitis dan menikmati analisis mendalam ketika diperlukan. Persyaratan penting Anda harus memiliki 3+ tahun pengalaman dalam riset deep learning terapan, dengan pemahaman kuat mengenai penerapan dan implikasi berbagai jenis jaringan saraf, arsitektur, dan mekanisme loss. Anda juga harus memiliki pengalaman terbukti dalam bekerja dengan LLM, termasuk kurasi data, pelatihan terdistribusi berskala besar, optimasi arsitektur transformer, dan pelatihan RL; pengalaman kuat dalam coding dengan Python dan bekerja dengan PyTorch; pengalaman dengan berbagai arsitektur transformer, seperti autoregressive dan sequence-to-sequence; pengalaman dengan komputasi terdistribusi dan pemrosesan data berskala besar; serta pengalaman sebelumnya dalamConducting program eksperimental dan menggunakan hasilnya untuk mengoptimalkan model. Nilai tambah Pemahaman mendalam mengenai transformer, causal LM, dan arsitektur dasarnya; pemahaman terhadap skema pelatihan terdistribusi dan inferensi terdistribusi untuk LLM; familiarity dengan pipeline pelabelan dan pelatihan RLHF; pengetahuan mutakhir mengenai teknik dan perkembangan terbaru LLM; serta telah menerbitkan paper di bidang riset Deep Learning, khususnya yang berkaitan dengan LLM dan jaringan saraf mendalam. Peringatan Kami mengetahui adanya individu yang menyamar sebagai perekrut Deepgram. Semua komunikasi rekrutmen Deepgram yang sah berasal dari alamat email dengan domain @deepgram.com. Jika Anda menerima pesan yang mengaku berasal dari Deepgram, teruskan ke careers@deepgram.com.

Research Staff, LLMs

Deskripsi Pekerjaan

Ringkasan

Lowongan Terkait Lainnya

Director, Text-to-Speech Synthesis Research

Staff Analyst, Product & Marketing

AI Trainers Network - Basque

AI Trainers Network - Amharic