Присоединяйтесь к нашей команде в качестве научного сотрудника по генеративному ИИ в области речи и звука в Meta

Организация по генеративному ИИ в Meta ведет пионерскую работу в будущем ИИ, благодаря нашему стремлению создавать передовые Большие Языковые Модели (Large Language Models, LLM), которые служат основой для продуктов Meta и вносят вклад в открытое сообщество. Мы ищем инновационного прикладного научного сотрудника для усиления наших возможностей в области генеративного ИИ, в частности в нашем аудио-отделе, сосредоточенном на обработке речи и звука.

Обзор возможностей

В составе команды GenAI Audio вы будете заниматься передовыми исследованиями и разработкой основных моделей речи и звука. На данный момент мы работаем над проектом управляемого генеративного синтеза речи, целью которого является обеспечение ИИ-агентов голосами, похожими на человеческие. Мы разработали модель основания для речи, способную синтезировать высококачественные голоса из коротких образцов, и поддерживаем глубокое клонирование голоса при использовании расширенных образцов.

Основные обязанности

• Самостоятельное проектирование и реализация алгоритмов.
• Обучение передовых моделей распознавания речи с использованием обширных наборов данных.
• Оценка производительности моделей распознавания речи.
• Исследование и разработка решений для реальных проблем распознавания речи.
• Разработка моделей машинного обучения, пригодных как для развертывания на серверах, так и во встроенных системах.

Минимальные квалификации

• Докторская степень в области Искусственного Интеллекта или смежной области, либо эквивалентный практический опыт, при условии завершения требований к степени до присоединения к компании.
• Доказанный опыт исследовательской работы в таких областях, как распознавание речи, обработка речи или машинное обучение.
• Практический опыт с алгоритмами распознавания речи, системами и обучением моделей.
• Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии или в смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт.
• Знание глубокого обучения, нейронных сетей и библиотек машинного обучения, таких как Pytorch и TensorFlow