Machine Learning Engineer (Voice) (m/f/d)

Speech-to-Text und Text-to-Speech für echte Telefonate: rauschende Leitungen, Dialekte, Eigennamen, Straßennamen und diktierte Nummern

Offene STT- und TTS-Modelle auswählen, mit PyTorch auf unsere Domäne fine-tunen und sauber gegen die Baseline messen

Modelle in Produktion serven, auf eigenen GPUs in der EU: Streaming, Batching, Quantisierung, Latenzbudgets und Kosten pro Anruf

Die Orchestrierungsschicht des Voice-Agents bauen: Turn-Taking, Unterbrechungen (Barge-in), Tool-Calls und die Übergabe an unseren LLM-Agenten (Python, FastAPI, pydantic-ai)

Evals, die über Releases entscheiden: Wortfehlerrate auf anonymisierten Anrufen, Aussprache- und Natürlichkeitstests, End-to-End-Gesprächsevals — fest in CI verankert

Qualität in Produktion überwachen und den Kreis schließen: vom fehlgeschlagenen Anruf zum Testfall und zu besseren Trainingsdaten

Wir freuen uns über erfahrene Bewerberinnen und Bewerber mit mehreren Jahren Erfahrung mit ML-Systemen genauso wie über Berufseinsteiger, die bisher vor allem in Notebooks gearbeitet haben

Gute PyTorch-Kenntnisse, idealerweise mit praktischer Erfahrung im Fine-Tuning von Sprach- oder Audiomodellen

Idealerweise Erfahrung mit STT und/oder TTS, z. B. Modelle der Whisper-Familie oder moderne neuronale TTS

Erfahrung im Serving (GPU-Inferenz, Streaming, Quantisierung, Latenz unter Last) ist ein Plus — sonst lernst du es bei uns

Ausgeprägtes Qualitätsdenken: Du shippst nicht ohne Eval, misstraust Einzelbeispielen und baust Benchmarks, die echte Qualität vorhersagen

Saubere Python-Engineering-Praxis: Typen, Tests, klare Schnittstellen

Du arbeitest täglich mit KI-Coding-Assistenten und bist schnell, ohne Produktion zu gefährden

Nice-to-have: Echtzeit-Voice (Telefonie/SIP, VAD, Barge-in), datenschutzfreundliches ML, Deutschkenntnisse

Attraktives Gehalt

Echte Verantwortung: Deine Modelle sprechen ab dem ersten Monat mit Bürgerinnen und Bürgern am Telefon

Eigene GPU-Infrastruktur in der EU und Raum zum Experimentieren

Ein schönes, zentrales Office direkt am Rosenthaler Platz

28 Tage Urlaub im Jahr