Senior Machine Learning Engineer, Text-To-Speech
What You'll Do
- Conduct pioneering research on TTS, voice conversion, style transfer, and related speech technologies to drive innovation.
- Lead the design, implementation, and training of state-of-the-art TTS models, with a focus on creating natural, emotionally rich, and engaging voices.
- Play a key role in developing a highly efficient production runtime and infrastructure to serve TTS models, and optimizing models for it.
- Partner with systems and infrastructure teams to engineer production-grade deployments of models at scale.
- Work closely with language specialists and data engineers to architect and oversee the collection, processing, and maintenance of large-scale, high-quality speech datasets.
- Mentor junior engineers, foster a culture of technical excellence, and clearly communicate complex concepts to both technical and non-technical stakeholders.
- Maintain a holistic view of the product, driving the technical vision for both research components and production systems.
- A proven track record of conducting cutting-edge research in TTS, demonstrated through publications in top-tier conferences, patents, or significant contributions to the field.
- 5+ years of experience in academia or industry focusing on TTS or related topics such as voice conversion, ASR, vocoders, Source Separation, Speaker diarization.
- Excellent proficiency in Python and C++, with a deep understanding of the latest tools, standards, and best practices in software and model development.
- Strong knowledge of and experience implementing key machine learning concepts such as transformers, speech tokenizers, diffusion, flow-matching, LoRA, GANs.
- Experience deploying machine learning models at scale, with a strong focus on performance, cost efficiency, and reliability.
- Experience with torchscript or onnx.
- Familiarity with cloud technologies and MLOps principles, including Kubernetes and Docker.
- A holistic mindset, an eagerness to learn with a passion for owning the entire technical stack and working collaboratively.
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