Senior ASR Engineer / Speech AI & Machine Learning
🏛 Ausgeschrieben von emagine GmbHWir suchen einen erfahrenen Senior ASR Engineer (m/w/d) für unser Speech Recognition R&D Team. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, an innovativen Projekten im Bereich Automatic Speech Recognition (ASR) und Machine Learning zu arbeiten und dabei Forschung und Entwicklung zu verbinden.
Aufgaben: Sie führen Experimente durch, um die Qualität von ASR-Modellen zu bewerten und analysieren die Auswirkungen verschiedener Parameter-Optimierungen auf die Spracherkennung. Sie identifizieren, optimieren und clustern Trainingsdaten sowie analysieren Produktnutzungsdaten, um Verbesserungspotenziale in ASR-Prozessen zu erkennen. Darüber hinaus arbeiten Sie mit cross-funktionalen Teams zusammen, um Geschäftsanforderungen zu verstehen und hochwertige Ergebnisse zu liefern. Sie halten sich über die neuesten Entwicklungen in der Branche auf dem Laufenden und tragen zur Verbesserung der ASR-Performance über mehrere Sprachen hinweg bei.
Anforderungen: Abgeschlossenes Studium (MSc oder PhD) in Informatik, Computerlinguistik, angewandter Mathematik oder verwandtem Bereich. Mindestens 5 Jahre relevante Berufserfahrung. Hintergrund in Sprachtechnologie, Computerlinguistik, maschineller Übersetzung und/oder Natural Language Processing. Umfangreiche Kenntnisse und praktische Erfahrung mit End-to-End ASR und Language Modeling. Solides Verständnis von Machine Learning Prinzipien, Algorithmen und statistischen Methoden. Professionelle Softwareentwicklungsfähigkeiten mit Kenntnissen in Skriptsprachen (z.B. Python) und Erfahrung mit Linux und Windows. Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und fließend Englisch.
Vorteilhaft: Erfahrung mit generativer KI, Large Language Models und Fine-Tuning. Expertise in Deep Learning oder Data Mining. Fließende Kenntnisse einer weiteren Sprache.
Arbeitsform: Vollständig remote | Dauer: 4–6 Monate mit Verlängerungspotenzial | Start: Schnellstmöglich
Skills erklärt
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Statistical Modeling
- Mathematische Methode zur Analyse von Daten und Vorhersage von Mustern; wird verwendet, um aus Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen und Szenarien zu simulieren.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Shell Scripting
- Programmierung von Skripten für Unix/Linux-Shells zur Automatisierung von Systemaufgaben und Befehlen.
- Linux
- Freies Betriebssystem, das als Basis für Server, Desktops und eingebettete Systeme verwendet wird.
- Windows
- Windows ist ein Betriebssystem von Microsoft für Personal Computer, das die Verwaltung von Hardware und die Ausführung von Anwendungen ermöglicht.
- Large Language Models (LLMs)
- LLMs sind trainierte neuronale Netzwerke, die große Mengen an Textdaten verarbeitet haben und zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen eingesetzt werden.
- Generative AI
- Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- Data Mining
- Verfahren zur automatisierten Analyse großer Datenmengen, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
- Data Analysis
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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