Maskininlärning 
Alla lyssnare tycker att es lättare und roligare att välja vad the ska spela harrnäst tack vare personalizationsteamet.  Wir sind eine Antwort für Spotifys neueste Funktionen wie AI DJ und Discover Weekly.  Wir haben die meiste Erfahrung gemacht, um Podcasts und Musik zu hören. 
Um Ihnen zu helfen, müssen Sie sich die Mühe machen, Millionen von Menschen zu treffen, die Ihnen helfen, sich zu vergnügen und sie mit den empfohlenen und unaufmerksamen Empfehlungen zu vergleichen. 
Plats 
Stockholm 
Arbetstyp
Ewig Für den Fall, dass Sie sich Sorgen machen, hören Sie auf Spotify zu, dass Sie keine neue Sitzung mehr haben mit generativer Röst-KI?  Ich habe mich dafür entschieden, mit Speak, dem Text-to-Speech (TTS)-Team von Spotify, zusammenzuarbeiten, um Ihnen die Möglichkeit zu geben, die benötigten Sprachausgaben zu erstellen und die Sprachausgabe zu verbessern. 
Vad du ska göra
Die Arbeit mit einem heterogenen Team für die Erstellung von Maskierungsmodellen ist skalierbar und äußerst effektiv für die Produktionsoptimierung.
Skapa und konstruieren ein effektives Maskierungsmodell, das eine Infrastruktur bietet, die eine umfassende Verteilung auf der Plattform ermöglicht.
Für Realtidsserverings und Produktionsapplikationen, optimierte Maskierungsmodellierung, Pytorch oder andere Bibliotheken.
Wir sind Akademiker und Maskenbildner, die für den Prozess zuständig sind, um Maskenbildner von der Forschung und Entwicklung bis zur Produktion zu beauftragen.
Sie benötigen einen Kubernetes-Cluster für den Vertrieb und können gleichzeitig Maskierungsmodelle erstellen, um sicherzustellen, dass Sie einen sicheren und kostengünstigen Service erhalten.
Um die Produktionsstabilität zu gewährleisten, müssen Implementierungs- und Protokollierungsmaßnahmen, Infrastrukturprobleme und Abweichungen in einem bestimmten Tagesschema identifiziert werden.
Es geht vor allem um Infrastruktur und technisches Design, um neue Anforderungen und vielfältige Maskierungsarchitekturen zu erfüllen.
Arbeta hat sich für die Teilnahme an einem Projekt entschieden, das ihnen die nötige Leistung und Optimierung der Maskierungsmodelle beschert.
Vem du är
Sie benötigen eine generative Maskierungsmethode, die Sie nicht benötigen.
Sie haben den Aufwand für die Maskierung von Pytorch in Anspruch genommen und sind ein Experte für die Optimierung von Maskierungsmodellen für den Produktions- und Produktionsausfall.
Sie verfügen über Expertenwissen, um Kubernetes-Cluster und Multiregion-Konfigurationen zu erstellen und effektiv zu gestalten, die Infrastruktur zu skalieren, um neue Maskierungsmodelle zu erstellen.
Sie arbeiten problemlos mit neuartigen, hochmodernen Architekturen und verfügen über ein solides Verständnis dafür, wie Sie Machine-Learning-Modelle von der Forschung in die Produktion bringen.
Sie wissen, wie Sie Produktionsprobleme diagnostizieren und Protokollierungsmetriken schreiben, und Sie sind bereit, an einem Bereitschaftsplan teilzunehmen, um Leistung und Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten.
Um Modellbereitstellungspipelines zu entwickeln und zu verbessern, arbeiten Sie gerne eng mit Forschungswissenschaftlern, Machine-Learning-Ingenieuren und Backend-Ingenieuren zusammen.
Sie sind am besten in Umgebungen geeignet, in denen komplizierte Infrastrukturprobleme wie Leistungsoptimierung und Skalierung gelöst werden müssen.
Vorkenntnisse zu Low-Level-Machine-Learning-Bibliotheken (wie Triton und CUDA) und Geschwindigkeitsoptimierung für einzigartige Komponenten sind von Vorteil.
Wo Sie sein werden:
Wir geben Ihnen die Freiheit, dort zu arbeiten, wo Sie am produktivsten sind! Solange wir einen Arbeitsort haben, können Sie sich für diese Position überall in der Europäischen Union aufhalten.
Aus kollaborativen Gründen arbeitet dieses Team in der Zeitzone GMT/CET.
Frankreich ist aufgrund von Bereitschaftsbeschränkungen nicht inbegriffen.