Deep Learning Engineer

Bei Audatic entwickeln wir Systeme, um Sprache aus jeder Klangumgebung klar und geräuschfrei wiederzugeben, indem wir modernste Deep-Learning-Technologie nutzen. Unsere Mission ist es, Millionen von Menschen mit Hörverlust zu befähigen, Interaktionen in anspruchsvollen sozialen Umgebungen wie Bars oder Restaurants zu genießen.

Als Teil der Sonova-Gruppe hat unser Team das Sprachverbesserungs-Neuronennetzwerk für das Phonak Infinio Sphere entwickelt - das weltweit erste Hörgerät, das ein tiefes neuronales Netzwerk (DNN) für die Echtzeit-Sprachverbesserung auf einem maßgeschneiderten, energieeffizienten, eingebetteten neuronalen Beschleuniger betreibt. Zahlreiche klinische Studien und umfangreiches Marktfeedback haben die erheblichen, lebensverändernden Vorteile dieser bahnbrechenden Technologie bestätigt.

Als kleines, unterstützendes Team innerhalb eines globalen Marktführers kombinieren wir die Agilität eines Startups mit der Größe, audiologischen Expertise und den erstklassigen Ressourcen von Sonova. Jeder hier hat die Chance, zu gestalten, wie wir arbeiten, Ideen einzubringen und einen direkten Einfluss auf die Produkte zu haben, die wir liefern - Technologien zu schaffen, die Leben verändern können.

Bitte beachten Sie, dass die unten skizzierte Rolle eine Vor-Ort-Möglichkeit mit einem hybriden Setup ist, das mindestens 60 % Büroanwesenheit erfordert. Vollständige Remote-Arbeit ist nicht möglich. Idealerweise sollten Sie in Berlin oder in der Nähe wohnen, um einen einfachen Arbeitsweg zu haben, oder bereit sein, umzuziehen.

Über die Rolle

Deep Learning Engineers bilden das Kernteam bei Audatic. Wenn Sie begeistert sind, neuartige Deep-Learning-Algorithmen für die Audioverarbeitung zu entwickeln, haben wir eine fantastische Jobmöglichkeit für Sie!

Ihre Aufgaben umfassen:

• Training von modernen Deep-Learning-Modellen, die optimale Qualität und Effizienz auf unseren eingebetteten Geräteplattformen bieten.
• Experimentieren mit neuartigen Ansätzen wie neuen Arten von neuronalen Netzwerkarchitekturen, Verlustfunktionen, Datensätzen und Bewertungsmetriken.
• Auf dem neuesten Stand der Innovationen in der Deep-Learning-Forschung bleiben.
• Entwicklung und Durchführung automatisierter Hyperparameter-Optimierungen auf unserem dedizierten GPU-Cluster und benutzerdefinierten Deep-Learning-Software-Stack.
• Beitrag zu Lernaktivitäten im Team wie unserem regelmäßigen Journal Club, Brainstorming-Sitzungen und Co-Learning durch Online-Kurse.

Über Sie

• Abschluss (Bachelor oder Master) in einem technischen Bereich.
• Mindestens 2 Jahre relevante Erfahrung.
• Starke Kenntnisse in Python mit nachgewiesener Fähigkeit, robusten, sauberen und wartbaren Code zu schreiben.
• Zuverlässige Kommunikationsfähigkeiten mit vollständiger beruflicher Kompetenz in Englisch.
• Erfahrung in der digitalen Signalverarbeitung oder Audioverarbeitung ist von Vorteil.

Was wir bieten

• Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
• 30 Tage bezahlter Urlaub.
• Konferenzbesuche und die Möglichkeit, relevante Entdeckungen zu veröffentlichen.
• Kostenlose tägliche Mahlzeiten, Getränke und Snacks in unserem grünen und modernen Büro im Herzen Berlins.
• Regelmäßige Teamevents und einen jährlichen Rückzug.
• Vom Unternehmen gesponsertes Ticket für den öffentlichen Nahverkehr (Deutschlandticket).
• Hybrides Arbeitsmodell (mindestens 60 % vor Ort).

Bei Audatic sind Sie Teil eines vielfältigen, internationalen und leidenschaftlichen Teams, das Zusammenarbeit und Innovation schätzt. Wir bieten ein Umfeld, das es Ihnen ermöglicht, berufliches Wachstum mit persönlichem Wohlbefinden in Einklang zu bringen. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Audatic ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir arbeiten zusammen. Wir fördern Talente. Wir arbeiten mit Menschen unterschiedlicher Hintergründe zusammen, um mit dem besten Team auf dem Markt zu gewinnen. Wir garantieren jedem Menschen die gleiche Behandlung in Bezug auf Beschäftigung und Beschäftigungsmöglichkeiten, unabhängig von ethnischer oder nationaler Herkunft, Religion, sexueller Orientierung oder Familienstand, Geschlecht, genetischer Identität, Alter, Behinderung oder einem anderen rechtlich geschützten Status.