Senior Machine Learning Engineer (ASR) (all)

Mit Sonia sind Ärzte erfolgreiche Ärzte. Wir schaffen und implementieren KI-gestützte Lösungen, die das Leben der Ärzte erleichtern, die Patientenversorgung verbessern und die Effizienz der Gesundheitssysteme steigern. Wenn Sie ein intrinsisch motivierter Selbststarter sind, der bedeutungsvolle Arbeit schätzt, schließen Sie sich uns an, um das Gesundheitswesen zu revolutionieren.

Standort: Bevorzugt Hybrid (Luxemburg oder Berlin) oder Remote (Deutschland oder Luxemburg).

Das werden Sie übernehmen:

• ASR-Modellentwicklung: Feinabstimmung, Evaluierung und Bereitstellung von hochmodernen Modellen in der Spracherkennung und Audioverarbeitung (z.B. Whisper, wav2vec).
• Datenkuratierung & Annotation: Sammlung und Kuratierung benutzerdefinierter ASR-Datensätze, einschließlich Datenbeschaffung, Einrichtung der Annotierungs-Pipeline, Qualitätskontrolle und Ausrichtungs-/Segmentierungsverfahren.
• Audio-Pipelines: Aufbau und Wartung robuster Datenpipelines und Audio-Vorverarbeitungs-Workflows für klinische Umgebungen.
• MLOps-Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit dem MLOps-Team, um kontinuierliches Training, Monitoring und nahtlose Bereitstellung von Modellen in der Produktion sicherzustellen.
• Experimentation: Entwurf und Durchführung von Experimenten zur Validierung neuer Ansätze, Datensätze und Architekturen zur Verbesserung der Genauigkeit in lauten oder spezialisierten medizinischen Umgebungen.
• Kollaboration über Abteilungsgrenzen hinweg: Zusammenarbeit mit Produktmanagern und Entwicklern, um komplexe Sprachlösungen in produktionsbereite Gesundheitswerkzeuge zu übersetzen.

Sie werden in dieser Rolle erfolgreich sein, wenn Sie folgende Voraussetzungen mitbringen:

• Bildung: Master-Abschluss in Informatik oder Ingenieurwesen.
• Erfahrung: Typischerweise 5-8+ Jahre Erfahrung im Bereich ML-Engineering.
• Technische Kompetenz: Starke Programmierkenntnisse in Python (Arbeiten mit Produktionscode und Bereitstellung von Modellen in der Produktion) und ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow oder Jax).
• ASR-Expertise: Direkte Erfahrung mit ASR-Modellen (Whisper, wav2vec, …), VAD, Ausrichtung und Diarisierung sowie komplexen Sprach-/Audioverarbeitungs-Pipelines.
• Tiefes Lernen: Umfassende Erfahrung mit transformerbasierten Architekturen und tiefen Lernmodellen.
• MLOps-Grundlagen: Praktische Erfahrung mit MLOps-Pipeline-Komponenten wie Docker, MLflow, W&B, DVC oder Kubernetes.

Wünschenswert:

• Fachwissen: Kenntnisse in mehrsprachigen oder domänenspezifischen Modellen (insbesondere medizinische, rechtliche oder andere spezialisierte Terminologien).
• Skalierbarkeit: Erfahrung mit verteilten Trainingssystemen zur Optimierung von Modellen in großem Maßstab.
• Sprachkenntnisse: Vollständige Beherrschung der englischen und deutschen Sprache.

Warum Sie gerne mit uns arbeiten werden:

• Vollständige Verantwortung für wirkungsvolle ML-Komponenten in einem schnell wachsenden KI-Umfeld.
• Ein kollaboratives Team, das Neugier, Lernen und pragmatische Problemlösungen schätzt.
• Flexible Arbeitsbedingungen (remote oder hybrid).
• 30 Tage Jahresurlaub.
• Wettbewerbsfähiges Gehalt je nach Erfahrung.
• Die Möglichkeit, an Produkten zu arbeiten, die die Zukunft des Gesundheitswesens direkt gestalten.

Bereit zu bewerben? Wenn Sie leidenschaftlich an Machine Learning interessiert sind und einen Einfluss auf das Gesundheitswesen mit modernsten KI-Technologien ausüben möchten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören!

Über uns: Bei Sonia bauen wir mehr als nur ein Produkt – wir bauen ein Team, das Ärzten mit der Kraft der KI zum Erfolg verhilft. Um die Zukunft des Gesundheitswesens zu gestalten, suchen wir Menschen, die kreieren, herausfordern und zusammenarbeiten möchten – und dabei Spaß haben.

Wir glauben, dass Teams gedeihen, wenn unterschiedliche Perspektiven zusammenkommen und auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten. Wir heißen alle willkommen und respektieren jeden so, wie er ist, unabhängig von Herkunft, Geschlecht, Alter, Religion, Behinderung oder sexueller Identität. Wir freuen uns darauf, Menschen aus allen Hintergründen zu treffen, die ihre einzigartige Perspektive in unsere Mission einbringen möchten.