Machine Learning TTS Engineer
Оценка ИИОтличная вакансия в перспективном домене Voice AI с возможностью удаленной работы из Европы. Работа в небольшой команде над сложным продуктом для серьезных рынков (финтех, медицина) обещает быстрый профессиональный рост.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена узкой специализацией в области TTS и требованием опыта работы именно с LLM-подходами в синтезе речи. Также ожидаются сильные навыки программной инженерии для работы в небольшом, динамичном коллективе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая роль соответствует уровню Senior ML Engineer в европейском регионе. Рыночные ставки для специалистов по TTS с опытом работы с LLM сейчас находятся на пике из-за высокого спроса и дефицита кадров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Machine Learning TTS Engineer / Acclaim
Europe (Remote)
Acclaim is a voice-first AI customer experience (CX) platform purpose-built for regulated industries including banking, fintech, healthcare, and insurance.
TLDR: Join a small TTS team to enhance LLM-based TTS technologies, focusing on production quality and expanding to new languages.
Требования к кандидату:
- 3+ years of experience in speech technology
- Hands-on TTS experience with LLM approaches
- Proficiency in deep learning frameworks, especially PyTorch
- Strong Python skills and solid software engineering practices
- BS or higher in Computer Science or related field
Читать подробнее:
Другие вакансии:
• Technical Project Manager (Voice AI)
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- PyTorch
- LLM
- Deep Learning
- Computer Science
- TTS
- Speech Technology
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины понимания современных архитектур синтеза речи.
Какие архитектурные особенности LLM-based TTS (например, VALL-E или Tortoise) вы считаете наиболее критичными для достижения естественности звучания?
Оценка практического опыта работы с данными.
Как вы подходите к подготовке и очистке датасетов для обучения TTS моделей на новых языках с учетом специфики регулируемых индустрий?
Проверка навыков оптимизации для продакшена.
Какие методы оптимизации инференса LLM-моделей вы использовали для обеспечения низкой задержки (latency) в реальном времени?
Оценка инженерной культуры.
Расскажите о вашем опыте внедрения CI/CD и практик тестирования в ML-проектах, связанных с обработкой звука.
Проверка способности решать проблемы качества.
Как вы боретесь с типичными проблемами нейросетевого синтеза, такими как галлюцинации или нестабильность просодики в длинных фразах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
