Applied Research Scientist, AI Research

Applied Research Scientist, AI Research

Vollzeit Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative KI-Modelle für Video und Audio, die Millionen von Nutzern begeistern.
  • Unternehmen: Descript, ein dynamisches Unternehmen im Bereich KI-gestützter Medienbearbeitung.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und großzügige Urlaubsregelungen.
  • Weitere Informationen: Wachse in einem kleinen, agilen Team mit großem Einfluss auf die Unternehmensrichtung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Medienbearbeitung mit modernster Technologie und kreativen Lösungen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Deep Learning, starke Programmierkenntnisse und kreative Ideenfindung.

Descript’s Research team builds the generative video and audio models, and the multimodal understanding systems, behind Descript's most distinctive features: Video Regenerate and lipsync, video translation, and zero-shot voice and roomtone cloning.

This isn't research for its own sake — everything we build is meant to ship, and most of it has, going from prototype to a production feature used by millions of creators within months.

We're a small, senior-heavy team, and we're always looking for strong applied research scientists — generalists in deep learning and generative modeling, not narrow specialists.

Some recent work from the team

  • Monocular Facial Performance Capture via Deep Expression Matching
  • Fast and Deep Facial Deformations
  • Fast and Deep Deformation Approximations
  • High-Fidelity Audio Compression with Improved RVQGAN

What you'll do

  • Generative media synthesis: building the models behind features like Video Regenerate, lipsync, and video translation — photorealistic video and audio synthesis as production research, not demos.
  • Zero-shot voice and roomtone cloning: realistic cloning from only a few minutes of reference audio.
  • Multimodal understanding: vision-language systems that let Descript's agentic editing features reason over visual and audio content, plus the evals that balance quality against cost and latency.
  • Computer-vision-heavy problems: digital human reconstruction, facial modeling, and related work in service of more natural editing tools.
  • New algorithms: media synthesis, speech enhancement, anomaly detection, and audio/video tagging.
  • Direction-setting: identifying and pursuing the next research direction that should become a Descript feature — not just a paper. (More senior candidates should expect to own this directly; more junior candidates will grow into it.)

What you bring

  • Required
  • Proven ability to design and implement deep learning algorithms, demonstrated by publications, open-source work, or models you've shipped.
  • Strong programming skills and deep fluency in Py Torch and/or Tensor Flow.
  • A track record of generating new ideas in machine learning — you produce more ideas than you can implement, and once an experiment setup is established, you can run and evaluate many of them quickly rather than being bottlenecked on infrastructure.
  • Strong experimental judgment: you test ideas fast, and you're honest with yourself and the team about which ones don't pan out.
  • A Ph D or Master's in deep learning or a related field, or equivalent experience — we care about the track record more than the credential.

At least one of the following must be true

  • Lead or first author of an accepted publication in a top venue: Neur IPS, ICML, ICLR, ICASSP, ICCV, CVPR, Interspeech, SIGGRAPH, or similar.
  • Played a key role in shipping a production feature with deep learning as a core component.

More senior candidates (Senior and Staff) should also bring a track record of owning research direction rather than executing a plan handed to them, and experience mentoring or technically leading other researchers or engineers.

Where breadth helps

We don't require domain-specific expertise in computer vision or speech/audio specifically — our team spans both, and strong general deep learning ability transfers.

We hire against the bar above, and then expect you to grow into wherever the problems take you.

Depth in any of these is a strong signal

  • Generative modeling for video, audio, or images.
  • Vision-language models and multimodal understanding.
  • Speech and audio modeling, including compression, enhancement, and synthesis.
  • Building evaluation systems for generative or agentic outputs where metrics resist clean definitions.
  • Taking a research idea through to a shipped, production-facing feature.
  • How we work

We're a small team with outsized scope, and we run lean by design.

That means owning problems end to end — framing, experiments, and analysis — rather than handing pieces off.

It means writing and communicating clearly, including when a direction isn't working, so the team doesn't waste time following a lead that's already dead.

And it means everyone here, regardless of level, is expected to generate ideas faster than any one person could implement them, then pick well and move efficiently once an experiment setup exists.

Compensation and benefits

Base salary range: $261,625–$299,000, plus equity and benefits.

Final offer amounts will carefully consider multiple factors, including prior experience, expertise, location, and level, and may vary from the amount above.

Benefits include a generous healthcare package, 401k matching program, catered lunches, and flexible vacation time.

Our headquarters are located in the Mission District of San Francisco, CA.

We're hiring for a mix of remote roles and hybrid roles.

For those who are remote, we have a handful of opportunities throughout the year for in person collaboration.

For our hybrid roles, we're flexible, and you're an adult—we don't expect or mandate that you're in the office every day.

We do believe there are valuable and serendipitous moments of discovery and collaboration that come from working together in person.

About Descript

Descript is building a simple, intuitive, fully-powered editing tool for video and audio — an editing tool built for the age of AI.

We are a team of 150 and the backing of some of the world's greatest investors (Open AI, Andreessen Horowitz, Redpoint Ventures, Spark Capital).

Descript is the special company that's in possession of both product market fit and the raw materials (passionate user community, great product, large market) for growth, but is still early enough that each new employee has a measurable influence on the direction of the company.

Descript is an equal opportunity workplace—we are dedicated to equal employment opportunities regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, or Veteran status.

We believe in actively building a team rich in diverse backgrounds, experiences, and opinions to better allow our employees, products, and community to thrive.

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Applied Research Scientist, AI Research Arbeitgeber: descript

Descript ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Köpfe in einem dynamischen Umfeld zusammenbringt. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer inklusiven Unternehmenskultur bietet das Unternehmen nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und umfassende Sozialleistungen, sondern auch die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten, die die Art und Weise, wie Menschen Videos bearbeiten, revolutionieren. Die Lage im Mission District von San Francisco sorgt zudem für ein inspirierendes Arbeitsumfeld mit Zugang zu einer lebendigen Kreativszene.

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Kontaktdaten:

descript Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Applied Research Scientist, AI Research erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei descript zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Applied Research Scientist, AI Research mit Bravour zu bestehen

Deep Learning
Generative Modeling
Computer Vision
Multimodale Systeme
PyTorch
TensorFlow
Experimentelles Urteilsvermögen

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Applied Research Scientist, AI Research bei descript gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei descript vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für descript entscheidend sein!