H-1BGreen card em andamento para este cargo
REG. 2082252
Pesquisa, Especialista em Áudio
Thinking Machines Lab Inc.
- Local: San Francisco, CA
- Área: Tecnologia
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 18/07/2026
Cargo de pesquisa em San Francisco; empresa com 5 aprovações de LCA nos últimos 12 meses.
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Descrição da vaga
Tradução automática do anúncio original do empregador.
<div class="content-intro"><p data-pm-slice="1 1 []"> A missão do Laboratório de Máquinas de Pensar é capacitar a humanidade através do avanço da inteligência geral colaborativa. Estamos construindo um futuro onde todos têm acesso ao conhecimento e ferramentas para fazer a IA funcionar para suas necessidades e objetivos únicos.
<p>Somos cientistas, engenheiros e construtores que criaram alguns dos produtos de IA mais usados, incluindo ChatGPT e Character.ai, modelos de pesos abertos como Mistral, bem como projetos populares de código aberto como PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq e Segment Anything.</p></div><h2>Sobre o Papel</h2>
<p>Pensando Máquinas constrói multimodal-primeiro. Para nós, não há trabalho multimodal separado. Está no centro de tudo o que fazemos, desde os objetivos científicos que estamos definindo até a infraestrutura que estamos construindo.   ;Estamos à procura de pesquisadores para avançar na fronteira das capacidades de áudio. Você vai explorar como os modelos de áudio permitem uma comunicação/colaboração mais natural e eficiente, preservando mais informações e capturando a intenção do usuário.</p>
<p> Este é um papel altamente colaborativo. Você trabalhará de perto em pré-treinamento, pós-treinamento e produtos com pesquisadores de classe mundial, engenheiros de infraestrutura e designers.   ;Esta é uma oportunidade para moldar as capacidades fundamentais dos sistemas de IA que milhões de pessoas usarão.</p>
<p> Este papel combina investigação fundamental e engenharia prática, uma vez que não distinguimos internamente entre os dois papéis. Espera-se que você escreva código de alto desempenho e leia relatórios técnicos. É um excelente ajuste para alguém que gosta de exploração teórica profunda e experimentação prática, e que quer moldar as bases de como a IA aprende.</p>
<p><em> Nota: Este é um "papel sempre verde" que mantemos aberto em uma base contínua para expressar interesse nesta área de pesquisa. Recebemos muitas aplicações, e pode nem sempre haver um papel imediato que se alinha perfeitamente com sua experiência e habilidades. Ainda assim, encorajamos você a se candidatar. Revisamos continuamente os pedidos e contatamos os candidatos como novas oportunidades abertas. Você é bem-vindo para reaplicar se você tiver mais experiência, mas por favor evite aplicar mais de uma vez a cada 6 meses. Você também pode descobrir que colocamos postagens para papéis singulares para necessidades específicas separadas, projeto ou equipe. Nesses casos, você é bem-vindo para aplicar diretamente, além de um papel evergreen.</em></p>
<h2>O que você vai fazer</h2>
<ul>
Projetos de pesquisa sobre treinamento de áudio, inferência de baixa latência e responsividade conversacional.
<li>Design e treine modelos em grande escala que suportam nativamente entrada e saída de áudio.</li>
<li> Investigue o comportamento de escala, como dados, tamanho do modelo e computação afetam a capacidade e eficiência.</li>
<li> Crie e mantenha pipelines de dados de áudio, incluindo pré-processamento, filtragem, segmentação e alinhamento para treinamento e avaliação.</li>
Colaborar com equipes de dados e infraestrutura para escalar o treinamento de áudio de forma eficiente em sistemas distribuídos.</li>
<li>Publicar e presente pesquisa que move toda a comunidade para a frente. Compartilhe código, conjuntos de dados e insights que aceleram o progresso em toda a indústria e academia.</li>
</ul>
<h2>Competências e Qualificações</h2>
<p><forte>Qualificações mínimas:</forte></p>
<ul>
Capacidade para projetar, executar e analisar experimentos com reflexão, com julgamento de pesquisa demonstrado e rigor empírico.</li>
Entendendo os fundamentos da aprendizagem de máquina, treinamento em larga escala e ambientes de computação distribuídos.
<li> Proficiência em Python e familiaridade com pelo menos uma estrutura de aprendizagem profunda (por exemplo, PyTorch, TensorFlow, ou JAX). Confortável com o treinamento distribuído de depuração e código de escrita que escala.</li>
<li> Grau de bachelor ou experiência equivalente em Ciência da Computação, Aprendizagem de Máquinas, Física, Matemática, ou uma disciplina relacionada com forte fundamentação teórica e empírica.</li>
<li>Claridade na comunicação, uma capacidade de explicar conceitos técnicos complexos por escrito.</li>
</ul>
<p><forte> Qualificações preferenciais — encorajamo-lo a candidatar-se mesmo que não satisfaça todas as qualificações preferenciais, mas pelo menos algumas:</forte></p>
<ul>
<li> Uma forte compreensão dos fundamentos de probabilidade, estatística e ML. Você pode olhar para dados experimentais e distinguir entre efeitos reais, ruído e bugs.</li>
<li>Experiência com inferência em tempo real, arquiteturas de streaming ou otimização para baixa latência.</li>
Treinamento prévio de experiência ou avaliação de modelos de áudio ou multimodal em grande escala.</li>
<li>Publicações, lançamentos ou projetos de código aberto relacionados a áreas de fala, áudio, voz ou similares.</li>
<li>Experiência demonstrada em modelagem de áudio ou fala, incluindo ASR, TTS ou aprendizagem de áudio auto-supervisionada.</li>
<li>PhD em Ciência da Computação, Aprendizado de Máquinas, Física, Matemática, ou uma disciplina relacionada com forte fundamentação teórica e empírica; ou, experiência equivalente de pesquisa da indústria.</li>
</ul>
<h2>Logística</h2>
<ul>
<li><forte>Localização: </forte> Este papel é baseado em São Francisco, Califórnia.
<li><forte>Compensação:</forte> Dependendo de antecedentes, habilidades e experiência, a faixa salarial anual esperada para esta posição é <span data-sheets-root="1">$350.000 - $475.000</span> USD.</li>
<li><forte>Visa patrocínio: </forte> Nós patrocinamos vistos. Embora não possamos garantir sucesso para cada candidato ou papel, se você é o ajuste certo, estamos comprometidos em trabalhar através do processo de visto juntos.</li>
<li><forte>Benefícios: </forte> O Thinking Machines oferece benefícios de saúde, odontologia e visão generosos, PTO ilimitado, licença parental paga e apoio de relocação conforme necessário.</li>
</ul><div class="content-conclusion"><p><em> Conforme estabelecido na política de igualdade de oportunidades de emprego das Máquinas de Pensar, não discriminamos com base em qualquer estatuto de grupo protegido ao abrigo de qualquer lei aplicável. </em></p>
<p><em> O Laboratório de Máquinas de Pensar considerará para candidatos qualificados para o emprego com histórico criminal de uma forma consistente com os requisitos da lei de chance justa da Califórnia, a Portaria de chance justa de São Francisco, e qualquer outra lei ou lei de chance justa aplicável do estado ou local.</em></p></div>
Ver o texto original em inglês
<div class="content-intro"><p data-pm-slice="1 1 []">Thinking Machines Lab's mission is to empower humanity through advancing collaborative general intelligence. We're building a future where everyone has access to the knowledge and tools to make AI work for their unique needs and goals. </p>
<p>We are scientists, engineers, and builders who’ve created some of the most widely used AI products, including ChatGPT and Character.ai, open-weights models like Mistral, as well as popular open source projects like PyTorch, OpenAI Gym, Fairseq, and Segment Anything.</p></div><h2>About the Role</h2>
<p>Thinking Machines builds multimodal-first. For us, there is no separate multimodal work. It’s at the core of everything we do, from the scientific goals we’re setting to the infrastructure we’re building. We’re looking for researchers to advance the frontier of audio capabilities. You’ll explore how audio models enable more natural and efficient communication/collaboration, preserving more information and capturing user intent.</p>
<p>This is a highly collaborative role. You’ll work closely across pre-training, post-training, and product with world-class researchers, infrastructure engineers, and designers. This is an opportunity to shape the fundamental capabilities of AI systems that millions of people will use.</p>
<p>This role blends fundamental research and practical engineering, as we do not distinguish between the two roles internally. You will be expected to write high-performance code and read technical reports. It’s an excellent fit for someone who enjoys both deep theoretical exploration and hands-on experimentation, and who wants to shape the foundations of how AI learns.</p>
<p><em>Note: This is an "evergreen role" that we keep open on an on-going basis to express interest in this research area. We receive many applications, and there may not always be an immediate role that aligns perfectly with your experience and skills. Still, we encourage you to apply. We continuously review applications and reach out to applicants as new opportunities open. You are welcome to reapply if you get more experience, but please avoid applying more than once every 6 months. You may also find that we put up postings for singular roles for separate, project or team specific needs. In those cases, you're welcome to apply directly in addition to an evergreen role.</em></p>
<h2>What You’ll Do</h2>
<ul>
<li>Own research projects on audio training, low-latency inference and conversational responsiveness.</li>
<li>Design and train large-scale models that natively support audio input and output.</li>
<li>Investigate scaling behavior such as how data, model size, and compute affect capability and efficiency.</li>
<li>Build and maintain audio data pipelines, including preprocessing, filtering, segmentation, and alignment for training and evaluation.</li>
<li>Collaborate with data and infrastructure teams to scale audio training efficiently across distributed systems.</li>
<li>Publish and present research that moves the entire community forward. Share code, datasets, and insights that accelerate progress across industry and academia.</li>
</ul>
<h2>Skills and Qualifications</h2>
<p><strong>Minimum qualifications:</strong></p>
<ul>
<li>Ability to design, run, and analyze experiments thoughtfully, with demonstrated research judgment and empirical rigor.</li>
<li>Understanding of machine learning fundamentals, large-scale training, and distributed compute environments.</li>
<li>Proficiency in Python and familiarity with at least one deep learning framework (e.g., PyTorch, TensorFlow, or JAX). Comfortable with debugging distributed training and writing code that scales.</li>
<li>Bachelor’s degree or equivalent experience in Computer Science, Machine Learning, Physics, Mathematics, or a related discipline with strong theoretical and empirical grounding.</li>
<li>Clarity in communication, an ability to explain complex technical concepts in writing.</li>
</ul>
<p><strong>Preferred qualifications — we encourage you to apply even if you don’t meet all preferred qualifications, but at least some:</strong></p>
<ul>
<li>A strong grasp of probability, statistics, and ML fundamentals. You can look at experimental data and distinguish between real effects, noise, and bugs.</li>
<li>Experience with real-time inference, streaming architectures, or optimization for low latency.</li>
<li>Prior experience training or evaluating large-scale audio or multimodal models.</li>
<li>Publications, releases, or open-source projects related to speech, audio, voice, or similar areas.</li>
<li>Demonstrated experience in audio or speech modeling, including ASR, TTS, or self-supervised audio learning.</li>
<li>PhD in Computer Science, Machine Learning, Physics, Mathematics, or a related discipline with strong theoretical and empirical grounding; or, equivalent industry research experience.</li>
</ul>
<h2>Logistics</h2>
<ul>
<li><strong>Location: </strong>This role is based in San Francisco, California. </li>
<li><strong>Compensation:</strong> Depending on background, skills and experience, the expected annual salary range for this position is <span data-sheets-root="1">$350,000 - $475,000</span> USD.</li>
<li><strong>Visa sponsorship: </strong>We sponsor visas. While we can't guarantee success for every candidate or role, if you're the right fit, we're committed to working through the visa process together.</li>
<li><strong>Benefits: </strong>Thinking Machines offers generous health, dental, and vision benefits, unlimited PTO, paid parental leave, and relocation support as needed.</li>
</ul><div class="content-conclusion"><p><em>As set forth in Thinking Machines' Equal Employment Opportunity policy, we do not discriminate on the basis of any protected group status under any applicable law. </em></p>
<p><em>Thinking Machines Lab will consider for employment qualified applicants with criminal histories in a manner consistent with the requirements of the California Fair Chance Act, the San Francisco Fair Chance Ordinance, and any other applicable state or local fair chance ordinance or law.</em></p></div>
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