Дата публикации
29.08.2024
Поделиться

Научный сотрудник в команду Industrial AI (ML Engineer in Multi-modal Audio/Speech/EEG Processing)

Обязанности

Ищем исследователя, который будет заниматься разработкой и применением мультимодальных моделей в аудио-видео домене, а также мультимодальным машинным переводом для различных типов данных, таких как аудио, видео, fMRI, EEG и музыка. Так же особенное внимание уделяется разработке широкого спектра мультимодальных трансляционных моделей - начиная от речи, музыки и эмоций и заканчивая речи младенцев и животных.

Примерный список задач:

  • Разработка и внедрение мультимодальных моделей для обработки и синхронизации данных из различных источников (аудио, видео, нейрофизиологические данные, музыка).
  • Применение методов цифровой обработки сигналов (DSP) для предварительной обработки и улучшения качества данных перед их использованием в моделях.
  • Создание систем мультимодального машинного перевода, способных работать с такими типами данных, как аудио, видео, fMRI, EEG и музыка.
  • Разработка и тестирование моделей для перевода жестового языка, а также анализа и интерпретации речи животных и младенцев.
  • Исследование методов интеграции данных из различных модальностей для улучшения качества перевода и понимания информации.
Eye

Требования

  • Опыт работы с мультимодальными моделями и глубокими нейронными сетями.
  • Знание методов цифровой обработки сигналов (DSP).
  • Навыки работы с хотя бы одним типом данных из списка: аудио, видео, fMRI, EEG, музыка.
  • Опыт разработки и оптимизации систем мультимодального машинного перевода или иных мультимодальных моделей.
  • Развитые коммуникативные навыки, опыт менеджмента проектов с распределенными командами будет плюсом.
  • Опыт ведения исследовательской деятельности и написания научных статей.

Будет плюсом, если вы:

  • Работали с переводом жестового языка 
  • Имеете опыт работы с нейрофизиологическими данными (fMRI, EEG).
  • Знаете основы музыкальной теории и обработки музыкальных сигналов.
Brain

Отправить резюме

Спасибо!

Что-то пошло не так. Попробуйте снова

Присоединяйтесь к AIRI в соцсетях