Senior Audio Machine Learning Operations Engineer

Відчуйте силу звуку разом із Bose. Пам'ятаєте перші ноти вашої улюбленої пісні або тепле "привіт" від близької людини? У Bose ми віримо, що звук - це найпотужніша сила на Землі, і присвячуємо майже 60 років його вдосконаленню. Наша команда інженерів є різноманітною групою кваліфікованих професіоналів, об'єднаних пристрастю до створення продуктів, які надають трансформаційний аудіодосвід.

Приєднуйтесь до Bose: Підніміть звук за допомогою пристрасті та точності

Можливість: Старший інженер з машинного навчання аудіооперацій

В Bose ми створюємо високоякісні продукти, які вражають. Ми досягаємо цього, одержимі подробицями, щоб створити дивовижний користувацький досвід та високопотужні технології. Наша інноваційна команда відзначається тим, що розсуває межі голосової та аудіообробки, яка використовує машинне навчання. Ми раді знайти талановитого інженера MLOps, щоб приєднатися до нас на цьому революційному шляху.

Ми шукаємо кваліфікованого інженера MLOps, який буде відповідальний за розробку та розгортання моделей машинного навчання на різних платформах, включаючи вбудовані, мобільні та настільні. Ідеальний кандидат повинен мати міцне знання Python та досвід роботи з фреймворками глибокого навчання, такими як PyTorch та TensorFlow. Ознайомлення з TensorFlow Lite (TFLite), Open Neural Network Exchange (ONNX) та вбудованим програмуванням є необхідним. Також важливе розуміння традиційних сигнальних процесінгових ланцюгів, пов'язаних з захопленням голосу та багатоканальним аудіовідтворенням.

• Співпрацювати з міжфункціональними командами, включаючи дослідження ML, продукт DSP та програмне/апаратне забезпечення продуктів, щоб зрозуміти вимоги проекту та впроваджувати алгоритми ML у продукти.
• Відточувати та розробляти моделі машинного навчання для виробничого застосування, враховуючи вимоги до випадків використання, мікропрограмного забезпечення та інтеграції в DSP ланцюги.
• Розробляти та виконувати збір даних для живлення існуючих ланцюгів даних для навчання та оцінки моделей.
• Надавати уявлення про архітектуру DSP на рівні системи для ефективного розгортання моделей ML.
• Створювати інфраструктуру, незалежну від платформи, для перевірки та розгортання моделей на цільове апаратне забезпечення.
• Моніторинг продуктивності моделі на розгорнутих цілях та усунення будь-яких проблем.
• Бути в курсі останніх досягнень у машинному навчанні, вбудованих системах та сигнальному процесінгу для впровадження відповідних технологій та методик у нашу роботу.

• Ступінь бакалавра чи вищий у галузі комп'ютерних наук, інженерії чи суміжній галузі.
• Сильний досвід роботи з Python, включаючи аудіо та фреймворки ML.
• Розуміння архітектури голосового процесінгу DSP на рівні системи. Досвід розробки з MATLAB, додатковий плюс за спеціфічні MATLAB коробки інструментів для Bose.
• Досвід розробки та розгортання моделей машинного навчання з використанням