- Wähle passende Modelle aus, adaptiere und fine-tune sie für die Signal- und Sprachverarbeitung, darunter CNN- und Transformer-Architekturen, State-Space-Modelle und End-to-End-ASR
- Optimiere die Inferenz durch Quantisierung, Pruning, Kernel-Fusion, Batching-Strategien, Mixed Precision, TorchScript/torch.compile sowie den Export nach ONNX/TensorRT
- Implementiere performante Inferenzpfade mit PyTorch und LibTorch (PyTorch C++)
- Deploye und betreibe Modelle im NVIDIA Triton Inference Server, inklusive Model Repository, Ensembles, Business Logic Scripting, Dynamic Batching und eigener Backends
- Baue die Verarbeitungsketten rund um die Modelle auf, von Signal-Preprocessing und Feature-Extraktion über Streaming-Pipelines bis hin zu Pre- und Post-Processing
- Überführe Prototypen bis zur Marktreife, kümmere dich um Benchmarking, Profiling, Testabdeckung, Reproduzierbarkeit, Monitoring und Modellversionierung, arbeite eng mit Systemarchitektur und Produktmanagement zusammen und bewerte neue Verfahren und Werkzeuge hinsichtlich ihrer praktischen Eignung für unsere Performance-Ziele
Deine Aufgaben
- Wähle passende Modelle aus, adaptiere und fine-tune sie für die Signal- und Sprachverarbeitung, darunter CNN- und Transformer-Architekturen, State-Space-Modelle und End-to-End-ASR
- Optimiere die Inferenz durch Quantisierung, Pruning, Kernel-Fusion, Batching-Strategien, Mixed Precision, TorchScript/torch.compile sowie den Export nach ONNX/TensorRT
- Implementiere performante Inferenzpfade mit PyTorch und LibTorch (PyTorch C++)
- Deploye und betreibe Modelle im NVIDIA Triton Inference Server, inklusive Model Repository, Ensembles, Business Logic Scripting, Dynamic Batching und eigener Backends
- Baue die Verarbeitungsketten rund um die Modelle auf, von Signal-Preprocessing und Feature-Extraktion über Streaming-Pipelines bis hin zu Pre- und Post-Processing
- Überführe Prototypen bis zur Marktreife, kümmere dich um Benchmarking, Profiling, Testabdeckung, Reproduzierbarkeit, Monitoring und Modellversionierung, arbeite eng mit Systemarchitektur und Produktmanagement zusammen und bewerte neue Verfahren und Werkzeuge hinsichtlich ihrer praktischen Eignung für unsere Performance-Ziele
Das bringst du mit
- Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Elektrotechnik, Physik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation alternativ verfügst du über gleichwertige praktische Erfahrung
- Mehrjährige Erfahrung mit PyTorch über das Training hinaus: Du weißt, wo Modelle in der Produktion langsam werden und wie du Performance-Engpässe behebst
- Solide C++-Kenntnisse ab C++17, Erfahrung mit der PyTorch-C++-API und praktische Kenntnisse im Umgang mit dem Triton Inference Server konntest du bereits sammeln
- Fundierte Kenntnisse in digitaler Signalverarbeitung (FFT, Filterdesign, Modulation, Spektrogramm-Repräsentationen) oder in der Sprachverarbeitung (ASR, Speaker Embeddings, Speech Enhancement)
- In der Vergangenheit konntest du Erfahrung mit Profiling und GPU-Optimierung (CUDA-Grundlagen) sammeln und hast einen souveräner Umgang mit Linux, Git, Docker und CI/CD
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse runden dein Profil ab
#J-18808-Ljbffr
StellenbezeichnungKI-Entwickler für Sprach- und Signalverarbeitung (m/w/d) in Hamburg Arbeitgeber: PLATH Systems & Integration
PLATH ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und individueller Entwicklung fördert das Unternehmen eine offene Kultur, in der Ideen geschätzt werden und jeder Mitarbeiter die Chance hat, seine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, an internationalen Projekten teilzunehmen, was Ihre berufliche Entwicklung erheblich bereichert.
Kontaktdaten:
PLATH Systems & Integration Recruiting-Team
