Ingeniero/a de investigación, sistemas de aprendizaje automático Research Engineer, Machine Learning Systems

Remoto (EE. UU.)
$150,000 – $250,000 por año
Tiempo completo
Publicado hace 2 días

Traducción automática del anuncio original en inglés.

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Sobre este empleo

Descripción de la empresa

Deepgram es la plataforma líder que sustenta la emergente economía de IA de voz, valorada en billones de dólares. Proporciona API en tiempo real para convertir voz a texto (STT), texto a voz (TTS) y crear agentes de voz de nivel de producción a gran escala. Más de 200,000 desarrolladores y más de 1,300 organizaciones crean ofertas de voz «Powered by Deepgram», entre ellas Twilio, Cloudflare, Sierra, Decagon, Vapi, Daily, Cresta, Granola y Jack in the Box. Se accede a los modelos fundacionales de voz de Deepgram mediante API en la nube o como software autohospedado y en las instalaciones, con una precisión, una baja latencia y una eficiencia de costos inigualables. Con el respaldo de una reciente ronda de financiación Serie C liderada por destacados inversionistas globales y socios estratégicos, Deepgram ha procesado más de 50,000 años de audio y transcrito más de 1 billón de palabras. No hay ninguna organización en el mundo que entienda la voz mejor que Deepgram.

Ritmo de trabajo de la empresa

En Deepgram, esperamos una mentalidad que priorice la IA: el uso de la IA y la comodidad al utilizarla no son opcionales; son fundamentales para nuestra forma de trabajar, innovar y medir el desempeño.

Se espera que cada integrante del equipo de Deepgram use y pruebe activamente herramientas avanzadas de IA, e incluso que incorpore las propias a su trabajo cotidiano. Medimos la eficacia con que se aplica la IA para obtener resultados, y el uso constante y creativo de las capacidades de IA más recientes es clave para tener éxito aquí. Las personas candidatas deben sentirse cómodas adoptando rápidamente nuevos modelos y modos de trabajo, integrando la IA en sus flujos de trabajo y ampliando continuamente los límites de lo que estas tecnologías pueden hacer.

Además, avanzamos al ritmo de la IA. El cambio es rápido y puedes esperar que tu trabajo cotidiano evolucione con la misma rapidez. Este quizá no sea el puesto adecuado si no te entusiasma experimentar, adaptarte, pensar con rapidez y aprender constantemente, o si buscas algo muy pautado con un horario tradicional de 9 a 5.

La oportunidad

La voz es la modalidad más natural para la interacción entre las personas y las máquinas. Sin embargo, los paradigmas actuales de modelado de secuencias, basados en escalar conjuntamente el modelo y los datos, no pueden ofrecer una IA de voz capaz de interactuar universalmente con las personas. Los desafíos tienen su origen en los problemas fundamentales que plantea el audio con respecto a los datos: los datos de audio del mundo real son escasos y enormemente diversos, y abarcan una gran variedad de voces, estilos de habla y condiciones acústicas. Incluso si se pudiera acceder a miles de millones de horas de audio, su alta dimensionalidad inherente genera costos computacionales y de almacenamiento que hacen que el entrenamiento y la implementación a escala mundial resulten prohibitivamente costosos. Creemos que se necesitan paradigmas completamente nuevos para la IA de audio a fin de superar estos desafíos y hacer que la interacción por voz esté al alcance de todos.

El puesto

Deepgram busca un/a ingeniero/a de aprendizaje automático altamente calificado/a y versátil para integrarse a nuestro equipo de Investigación. Como integrante del personal de investigación, colaborarás con científicos/as de investigación para crear prototipos y validar ideas novedosas de modelado y, luego, escalarlas mediante sistemas de entrenamiento robustos para tecnologías del habla, herramientas internas y estrategias innovadoras de datos. Trabajarás en la intersección del aprendizaje automático, la infraestructura de datos y las herramientas internas para apoyar nuestra misión de crear sistemas de reconocimiento y síntesis de voz de primer nivel. En el equipo de Investigación, experimentarás con nuevas tecnologías y técnicas, y también trabajarás en entregables centrados en el producto; durante el proceso, aprenderás de colegas con una amplia variedad de conocimientos especializados en IA y aprendizaje automático.

Responsabilidades principales

Entrenamiento escalable de modelos: Diseñar y administrar sistemas escalables horizontalmente que aceleren de forma significativa el ciclo completo de entrenamiento de modelos de conversión de voz a texto (STT) y de texto a voz (TTS). Esto abarca mucho más que la automatización del entrenamiento: el puesto se centra en hacer que el desarrollo de modelos sea considerablemente más rápido y eficiente mediante la optimización de la preparación y administración de datos, canales de entrenamiento de alto rendimiento, infraestructura distribuida y herramientas automatizadas de evaluación.
Herramientas y accesibilidad: Diseñar e implementar interfaces de usuario y herramientas internas que hagan accesibles los sistemas y flujos de trabajo de aprendizaje automático a las partes interesadas no técnicas de toda la empresa. Estas interfaces deben diseñarse para ofrecer transparencia y flexibilidad en las herramientas desarrolladas internamente.
Infraestructura y herramientas: Supervisar y administrar las herramientas de entrenamiento, la orquestación de tareas, el seguimiento de experimentos y el almacenamiento de datos.

El desafío

Buscamos integrantes del personal de investigación que:

Vean los problemas «sin resolver» como oportunidades para abrir camino con enfoques completamente nuevos
Puedan identificar el experimento crítico que validará o descartará una idea en días, no en meses
Tengan la visión para escalar 100 veces las pruebas de concepto exitosas
Sientan una gran motivación por usar la IA para automatizar y ampliar su propio impacto

Si estas expectativas te dan energía en lugar de intimidarte —si ya estás pensando en cinco ideas para probar mientras lees esto—, quizá seas la persona investigadora que necesitamos. Este puesto exige una dedicación absoluta a los problemas, creatividad en el enfoque y un impulso incansable para encontrar soluciones elegantes y escalables. Los desafíos técnicos son inmensos, pero el impacto potencial es transformador.

Es importante para nosotros que tengas

Sólida experiencia con el proceso de investigación en aprendizaje automático, particularmente en STT o áreas relacionadas con el habla. Esto incluye experimentar con nuevas arquitecturas y enfoques de modelado, evaluarlos e implementar sistemas de entrenamiento a gran escala.
Dominio de herramientas de infraestructura y orquestación como Kubernetes, Docker y Prefect.
Familiaridad con herramientas del ciclo de vida del aprendizaje automático, como MLflow.
Experiencia en la creación de herramientas internas o paneles para usuarios no técnicos.
Experiencia práctica con prácticas de ingeniería de datos para datos no estructurados de audio y texto.
Comodidad para trabajar en equipos multifuncionales que incluyen investigadores/as, ingenieros/as y partes interesadas de producto.

¿Por qué unirte a Deepgram?

En Deepgram, ayudarás a dar forma al futuro de la comunicación entre las personas y las máquinas. Nuestra cultura de investigación prioriza la responsabilidad, la experimentación y el impacto en el mundo real. Como integrante del personal de investigación, tendrás la capacidad de crear herramientas y sistemas que aceleren la investigación en aprendizaje automático y la implementación de productos a gran escala.

Aviso: Estamos al tanto de personas que se hacen pasar por reclutadores de Deepgram. Todas las comunicaciones legítimas de reclutamiento de Deepgram provienen de una dirección de correo electrónico con el dominio @deepgram.com. Si recibiste un mensaje que afirma ser de Deepgram, reenvíalo a careers@deepgram.com.

Anuncio original en inglés

Company Overview

Deepgram is the leading platform underpinning the emerging trillion-dollar Voice AI economy, providing real-time APIs for speech-to-text (STT), text-to-speech (TTS), and building production-grade voice agents at scale. More than 200,000 developers and 1,300+ organizations build voice offerings that are ‘Powered by Deepgram’, including Twilio, Cloudflare, Sierra, Decagon, Vapi, Daily, Cresta, Granola, and Jack in the Box. Deepgram’s voice-native foundation models are accessed through cloud APIs or as self-hosted and on-premises software, with unmatched accuracy, low latency, and cost efficiency. Backed by a recent Series C led by leading global investors and strategic partners, Deepgram has processed over 50,000 years of audio and transcribed more than 1 trillion words. There is no organization in the world that understands voice better than Deepgram.

Company Operating Rhythm

At Deepgram, we expect an AI-first mindset—AI use and comfort aren’t optional, they’re core to how we operate, innovate, and measure performance.

Every team member who works at Deepgram is expected to actively use and experiment with advanced AI tools, and even build your own into your everyday work. We measure how effectively AI is applied to deliver results, and consistent, creative use of the latest AI capabilities is key to success here. Candidates should be comfortable adopting new models and modes quickly, integrating AI into their workflows, and continuously pushing the boundaries of what these technologies can do.

Additionally, we move at the pace of AI. Change is rapid, and you can expect your day-to-day work to evolve just as quickly. This may not be the right role if you’re not excited to experiment, adapt, think on your feet, and learn constantly, or if you’re seeking something highly prescriptive with a traditional 9-to-5.

The Opportunity

Voice is the most natural modality for human interaction with machines. However, current sequence modeling paradigms based on jointly scaling model and data cannot deliver voice AI capable of universal human interaction. The challenges are rooted in fundamental data problems posed by audio: real-world audio data is scarce and enormously diverse, spanning a vast space of voices, speaking styles, and acoustic conditions. Even if billions of hours of audio were accessible, its inherent high dimensionality creates computational and storage costs that make training and deployment prohibitively expensive at world scale. We believe that entirely new paradigms for audio AI are needed to overcome these challenges and make voice interaction accessible to everyone.

The Role

Deepgram is seeking a highly skilled and versatile Machine Learning Engineer to join our Research team. As a Member of the Research Staff, you will partner with research scientists to prototype and validate novel modeling ideas, then scale them through robust training systems for speech technologies, internal tooling, and innovative data strategies. You'll work at the intersection of machine learning, data infrastructure, and internal tooling to support our mission of building world-class speech recognition and synthesis systems. On the Research team, you will experiment with new technologies and techniques, while also working on product-focused deliverables, learning from colleagues with a wide range of expertise in AI and machine learning as you go.

Key Responsibilities

Scalable Model Training: Architect and manage horizontally scalable systems that dramatically accelerate the end-to-end training lifecycle for Speech-to-Text (STT) and Text-to-Speech (TTS) models. This includes far more than automated training: the role focuses on making model development significantly faster and more efficient through optimized data preparation and management, high-throughput training pipelines, distributed infrastructure, and automated evaluation tooling.
Tooling & Accessibility: Design and implement internal UIs and tools that make ML systems and workflows accessible to non-technical stakeholders across the company. These UIs should be designed to provide transparency and flexibility to internally built tooling.
Infrastructure & Tools: Oversee and manage training tooling, job orchestration, experiment tracking, and data storage.

The Challenge

We are seeking Members of the Research Staff who:

See "unsolved" problems as opportunities to pioneer entirely new approaches
Can identify the one critical experiment that will validate or kill an idea in days, not months
Have the vision to scale successful proofs-of-concept 100x
Are obsessed with using AI to automate and amplify your own impact

If you find yourself energized rather than daunted by these expectations—if you're already thinking about five ideas to try while reading this—you might be the researcher we need. This role demands obsession with the problems, creativity in approach, and relentless drive toward elegant, scalable solutions. The technical challenges are immense, but the potential impact is transformative.

It's Important to Us That You Have

Strong experience with the machine learning research pipeline, particularly in STT or related speech domains. This includes experimenting with and evaluating new architectures and modeling approaches, and implementing large-scale training systems.
Proficiency with orchestration and infrastructure tools like Kubernetes, Docker, and Prefect.
Familiarity with ML lifecycle tools such as MLflow.
Experience building internal tools or dashboards for non-technical users.
Hands-on experience with data engineering practices for unstructured audio and text data.
Comfortable working in cross-functional teams that include researchers, engineers, and product stakeholders.

Why Join Deepgram?

At Deepgram, you’ll help shape the future of human–machine communication. Our research culture prioritizes ownership, experimentation, and real-world impact. As a Member of the Research Staff, you'll be empowered to build tools and systems that accelerate ML research and product deployment at scale.

Notice: We're aware of individuals impersonating Deepgram recruiters. All legitimate Deepgram recruiting communication comes from an @deepgram.com email address. If you've received a message claiming to be Deepgram, please forward it to careers@deepgram.com.

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