Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gesteuerte Sprachsysteme für den Kundenservice und verbessere die Spracherkennung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das KI für herausragende Kundenerlebnisse nutzt.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsversorgung, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung für Homeoffice.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und beeinflusse echte Kundeninteraktionen.
- Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Cresta unlocks the true potential of the customer experience, turning every conversation into a competitive advantage.
Cresta’s unified AI platform combines conversational AI agents, real-time human agent augmentation, and comprehensive conversation intelligence to drive revenue and efficiency gains across every channel.
The world’s leading companies, including United Airlines, Cox Communications, and Marriott, use Cresta to power world-class customer experiences every day.
Born from the Stanford AI Lab, Cresta has raised more than $270 million from the world’s leading investors, including a16z, Greylock, and Sequoia.
Cresta’s leadership includes some of the leading minds in AI today.
Our CEO, Ping Wu, founded and led Google's Contact Center AI and Vertex AI platforms before joining Cresta to build the future of AI-driven customer experiences.
Over the next few years, AI is going to redefine how people all over the world interact with businesses every day. Come build that future at Cresta.
About the role
We are looking for a Senior Machine Learning Engineer, Voice Experience to help build the next generation of AI-powered voice systems for the contact center.
In this role, you will work at the intersection of speech, language, and real-time production systems, improving how AI listens, understands, reasons, empathizes, and responds in live customer conversations.
You will develop and improve machine learning systems that power voice experiences end to end, including automatic speech recognition, turn detection, downstream language understanding, retrieval-augmented and agentic workflows, quality measurement, text to speech, and production optimization.
You will partner closely with applied researchers, product managers, designers, forward deployed engineers, and platform engineers to ensure model and system improvements translate into measurable customer and business impact.
This role is ideal for someone who is excited by both model quality and production reality: designing rigorous evaluation frameworks, analyzing failure modes, improving latency and robustness, and shipping systems that perform reliably at scale in real-time voice environments.
Responsibilities
- Design, train, evaluate, and deploy machine learning systems that power real-time voice experiences, including ASR, speech understanding, turn detection, text to speech, speech to speech, classification, entity extraction, summarization, and structured insight generation.
- Improve the quality of voice AI systems through error analysis, data curation, metric design, benchmarking, and iterative model improvement, with a strong focus on real-world performance.
- Build evaluation frameworks for complex voice and agentic systems, measuring metrics such as accuracy, robustness, latency, faithfulness, naturalness, professionalism, task completion, and cost.
- Diagnose and mitigate failure modes across the voice stack, including transcription errors, hallucinations, retrieval failures, tool misuse, prompt brittleness, context drift, and multi-step reasoning breakdowns.
- Design and optimize low-latency ML workflows for live conversations, balancing model quality with system responsiveness, scalability, and reliability.
- Partner with platform and backend engineers to productionize real-time inference, streaming pipelines, quality monitoring, and continuous model iteration.
- Collaborate cross-functionally with product, design, frontend, and backend teams to integrate voice intelligence seamlessly into Cresta’s platform.
- Establish best practices for offline evaluation, online experimentation, model validation, observability, and ongoing quality monitoring in production.
- Mentor engineers, contribute to technical strategy, and help shape the roadmap for Cresta’s voice AI systems.
Qualifications We Value
- Bachelor’s degree in Computer Science, Mathematics, Machine Learning, AI, or a related field; Master’s or Ph. D. preferred.
- 5+ years of experience building, evaluating, and deploying machine learning systems in production.
- Strong background in one or more of the following: speech recognition, speech processing, NLP, generative AI, or conversational AI.
- Deep experience with model evaluation, benchmarking, error analysis, and quality improvement for production ML systems.
- Strong expertise with modern ML frameworks and tooling such as Py Torch, Tensor Flow, and Hugging Face.
- Solid understanding of transformer-based models, embeddings, retrieval systems, and large-scale training or inference workflows.
- Experience designing and deploying real-time ML systems with strong requirements around latency, scalability, and reliability.
- Experience building data pipelines and tooling for experimentation, measurement, and large-scale quality analysis.
- Ability to work across research and engineering boundaries and translate promising ideas into production-grade systems.
- Strong communication and technical leadership skills, with the ability to influence cross-functional decisions and raise the engineering bar.
- Nice to Have
- Hands-on experience with ASR quality metrics such as WER and task-level evaluation methodologies.
- Experience with RAG systems, agentic workflows, multi-step reasoning systems, or LLM-as-a-judge evaluation methods.
- Familiarity with streaming inference, real-time voice pipelines, or media systems.
- Experience working closely with infrastructure or platform teams on production ML deployment, observability, and reliability.
- Experience in contact center AI, conversational intelligence, or enterprise voice products.
This last item is an inference from the business context of all three roles, rather than a directly stated qualification.
Perks & Benefits
We offer a comprehensive and people-first benefits package to support you at work and in life:
- Comprehensive medical, dental, and vision coverage with plans to fit you and your family
- Flexible PTO to take the time you need, when you need it
- Paid parental leave for all new parents welcoming a new child
- Retirement savings plan to help you plan for the future
- Remote work setup budget to help you create a productive home office
- Monthly wellness and communication stipend to keep you connected and balanced
- In-office meal program and commuter benefits provided for onsite employees
Compensation at Creta
Cresta’s approach to compensation is simple: recognize impact, reward excellence, and invest in our people.
We offer competitive, location-based pay that reflects the market and what each individual brings to the table.
The posted base salary range represents what we expect to pay for this role in a given location.
Final offers are shaped by factors like experience, skills, education and geography.
In addition to base pay, total compensation includes equity and a comprehensive benefits package for you and your family.
Salary Range: $205,000–$270,000 + Offer Equity
This posting will be used to fill a newly-created role.
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Senior Machine Learning Engineer - Automatic Speech Recognition (ASR) Arbeitgeber: Embedded Shishya
Figma ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur des kontinuierlichen Lernens ermöglicht Figma seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu erweitern und an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die das Design für alle zugänglich machen. Die Zusammenarbeit mit kreativen Köpfen und die Möglichkeit, innovative Lösungen für große Kunden zu entwickeln, machen diese Rolle besonders lohnend.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Machine Learning Engineer - Automatic Speech Recognition (ASR) erhalten könntest
✨Branchenspezifische Netzwerke nutzen
Im Maschinenbau gibt es zahlreiche Fachkonferenzen und Messen, wie die Hannover Messe, wo du direkt mit Unternehmen und Fachleuten in Kontakt treten kannst. Nutze solche Events, um deinen Namen bekannt zu machen und potenzielle Arbeitgeber wie Embedded Shishya auf dich aufmerksam zu machen.
✨Setz auf Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du gerade erst in die Branche einsteigst, sind Praktika und Werkstudentenstellen der Schlüssel. Viele Unternehmen, darunter auch Embedded Shishya, nutzen diese Gelegenheiten, um Talente zu entdecken und später in Vollzeit zu übernehmen. Check auch die Karriereseite von Embedded Shishya für aktuelle Angebote!
✨Technische Communities und Foren aktiv nutzen
Engagiere dich in technischen Foren oder Community-Plattformen wie LinkedIn-Gruppen und XING, die sich auf Maschinenbau spezialisieren. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen, in Vollzeitstellen bei Unternehmen wie Embedded Shishya zu landen.
✨Direkt bewerben und sichtbar sein
Habe keine Scheu, dich direkt bei Embedded Shishya über unsere Website zu bewerben. Zeig mit deinem Portfolio oder Projekten, was du kannst. Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Kandidaten, die ihre Leidenschaft und Fähigkeiten demonstrieren können, also nutze diese Chance!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Machine Learning Engineer - Automatic Speech Recognition (ASR) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten hervorheben:Im Maschinenbau kommt es auf konkrete technische Fähigkeiten an. Sei sicher, dass dein Lebenslauf deine Kenntnisse in CAD-Software, Konstruktionstechniken und Fertigungstechnologie klar aufzeigt. Falls du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen, zögere nicht, sie in deinem Lebenslauf zu erwähnen!
Echte Projekte zeigen:Wenn du praktische Erfahrungen oder Projekte in deinem Portfolio hast, dann zeig sie! Wir wollen sehen, welche Lösungen du entwickelt hast und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast. Füge auch gerne Skizzen oder Pläne hinzu, die deine Denkprozesse zeigen.
Motivation und langfristige Perspektive:Im Anschreiben solltest du nicht nur erklären, warum du bei Embedded Shishya arbeiten möchtest, sondern auch, wie du dir deine Zukunft im Maschinenbau vorstellst. Was motiviert dich? Welche Ziele verfolgst du? Das zeigt uns, dass du ein Interesse an persönlichem Wachstum und der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.
Verweise auf Studienleistungen:Besonders wichtig für eine Vollzeitstelle im Maschinenbau sind deine akademischen Leistungen. Wenn du bemerkenswerte Noten in relevanten Kursen oder spezielle Anerkennungen erhalten hast, füge diese Informationen hinzu. Das gibt uns einen Einblick in dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Embedded Shishya vorbereitet
✨Verstehe die technischen Spezifikationen
Im Maschinenbau ist es entscheidend, dass wir die technischen Details und Spezifikationen der Maschinen und Systeme verstehen. Mach dich mit den gängigen CAD-Softwaretools vertraut, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, Fragen zu technischen Zeichnungen oder Konstruktionsprinzipien zu beantworten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte zeigt. Das können Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten sein. Zeige, wie du Probleme gelöst oder Innovationen entwickelt hast – das wird deine praktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und einen guten Eindruck hinterlassen.
✨Kenne die Trends in der Branche
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Maschinenbau auf dem Laufenden, besonders in Bezug auf Automatisierung, nachhaltige Technologien und digitale Zwillinge. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die sich für die Zukunft der Branche interessieren und wissen, wo sie hingeht.
✨Zeige dein Interesse an Teamarbeit
Im Maschinenbau arbeiten wir oft in interdisziplinären Teams. Sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Es ist wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren und anzuerkennen, dass jeder Beitrag wertvoll ist.