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
Kontaktdetails
Wir freuen uns auf deine Bewerbung mit Lebenslauf, relevanten Zeugnissen sowie – sofern vorhanden – einer Übersicht deiner Publikationen oder Projekte. Bei Fragen zur Stelle stehen wir dir gerne zur Verfügung.
Bei Fragen zu deiner Bewerbung, melden dich bitte hier: Bewerbung@PLATH.de
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KI-Entwickler für Sprach- und Signalverarbeitung (m/w/d) • Hamburg, Deutschland