Together AI

23 de set. de 2026

Engenheiro(a) Sênior de Machine Learning, Voz IA

Estados Unidos

San Francisco, California, United States

PythonGo

Tradução automática. Consulte o original.

SOBRE A VAGA

Together AI está construindo a melhor infraestrutura de inferência para aplicações de voz. Nossa plataforma de Voz IA potencializa agentes e aplicações de voz em tempo real, prontos para produção — servindo modelos de speech-to-text e text-to-speech com latência e confiabilidade de ponta.

Estamos procurando um(a) Engenheiro(a) de ML Sênior para impulsionar a camada de serviço de modelos para cargas de trabalho de voz. Você trabalhará diretamente com motores de inferência como TRT-LLM e SGLang para otimizar como servimos modelos como Whisper, Parakeet, Orpheus e Kokoro — empurrando a latência e a taxa de transferência para a fronteira. Você fará o perfil de utilização da GPU, projetará estratégias de batching para áudio em streaming e garantirá que novas arquiteturas de modelos possam ir da pesquisa para a produção rapidamente. Esta é uma contratação fundamental em uma equipe pequena e de alto impacto. A inferência de voz tem desafios únicos — áudio em streaming, tokenização, orçamentos de latência em tempo real — que exigem foco dedicado em engenharia de ML. Você moldará como a Together serve modelos de voz à medida que a indústria se move de arquiteturas de pipeline (ASR → LLM → TTS) em direção a speech-to-speech de ponta a ponta.

RESPONSABILIDADES

Ser o principal responsável pela pilha de serviço de modelos que potencializa a plataforma de voz da Together em STT, TTS e speech-to-speech.

Trabalhar diretamente com aceleradores de ponta (H100s, H200s, B200s) para otimizar a inferência de modelos de voz.

Colaborar com parceiros de modelos (Cartesia, Deepgram, Rime e outros) para levar seus modelos à produção na infraestrutura da Together.

Construir frameworks de avaliação de qualidade que guiem a seleção de modelos para clientes e informem o roadmap.

Juntar-se a uma equipe pequena e em estágio inicial com impacto desproporcional em uma área de produto em rápido crescimento.

Otimizar o desempenho de inferência para modelos de voz (STT, TTS, speech-to-speech) — visando TTFB, taxa de transferência e utilização de GPU de ponta em nosso conjunto de modelos curado.

Produzir modelos de voz em endpoints serverless e dedicados, incluindo estratégias de batching, inferência em streaming e gerenciamento de memória adaptados para cargas de trabalho de áudio.

Construir e manter um framework de avaliação de modelos de voz — medindo WER em diferentes sotaques, idiomas e condições de ruído para STT; naturalidade, latência e precisão de pronúncia para TTS.

Habilitar novas arquiteturas de modelos em nossa pilha de serviço à medida que o campo evolui, incluindo LLMs nativos de áudio, modelos baseados em codec (SNAC) e sistemas speech-to-speech.

Colaborar com parceiros de modelos para integrar e otimizar seus modelos (Cartesia, Deepgram, Rime e outros) rodando na infraestrutura da Together.

Fazer o perfil e depurar o desempenho em toda a pilha de inferência — de kernels de GPU a gargalos em nível de framework — e entregar melhorias mensuráveis.

Trabalhar com o lado de engenharia de plataforma da equipe para garantir que a camada de serviço atenda aos requisitos de latência e confiabilidade de APIs de voz em tempo real.

Contribuir para as capacidades de fine-tuning de modelos de voz (STT e TTS) à medida que habilitamos os clientes a construir experiências de voz diferenciadas na Together.

Preparar o terreno para múltiplos novos produtos futuramente.

REQUISITOS

5+ anos de experiência em engenharia de ML, com foco em serviço de modelos, otimização de inferência ou infraestrutura de ML.

Experiência prática com motores de serviço de LLM (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM ou similar) — confortável em ler e modificar os internos do motor, não apenas usar APIs.

Forte proficiência em Python e PyTorch; experiência com perfilamento e otimização de GPU (CUDA, gerenciamento de memória, depuração em nível de kernel).

Histórico comprovado de entrega de sistemas de ML em produção com melhorias mensuráveis de desempenho.

Forte senso de produto — você pensa sobre o que os desenvolvedores que criam aplicativos de voz realmente precisam, não apenas sobre o que é tecnicamente interessante.

Conforto em trabalhar em uma equipe pequena e em estágio inicial onde você usará vários chapéus e agirá rapidamente.

Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica ou área relacionada, ou experiência prática equivalente

Experiência com ML de fala e áudio (ASR, arquiteturas TTS, processamento de sinais de áudio) é um forte diferencial, mas não obrigatório — você pode aprender isso rapidamente se tiver fortes fundamentos em engenharia de ML.

Familiaridade com codecs de áudio e esquemas de tokenização (SNAC, Encodec, DAC) é um diferencial.

Experiência em treinamento ou fine-tuning de modelos de fala é um diferencial.

SOBRE A TOGETHER AI

Together AI, a Nuvem Nativa de IA, é construída especificamente para engenheiros de IA. Desenvolvedores de aplicações de IA obtêm inferência de alto desempenho que escala de forma confiável, fine-tuning e aprendizado por reforço para criar modelos especializados de ponta, e pré-treinamento em escala massiva para inteligência totalmente customizada, tudo em torno de um marketplace de modelos abertos líderes que as equipes podem executar, adaptar e possuir.

Confiável por Cursor, Decagon, ElevenLabs, Salesforce e Zoom, a Together serve mais de 400 trilhões de tokens por mês.

COMPENSAÇÃO

Oferecemos remuneração competitiva, participação acionária inicial (equity), plano de saúde e outros benefícios competitivos. A faixa salarial base nos EUA para esta posição em tempo integral é:

$200,000 - $260,000 + equity + benefícios.

Nossas faixas salariais são determinadas por localização, nível e cargo. A remuneração individual será determinada pela experiência, habilidades e conhecimento relacionado ao trabalho.

IGUALDADE DE OPORTUNIDADES

Together AI é um Empregador de Igualdade de Oportunidades e se orgulha de oferecer igualdade de oportunidades de emprego a todos, independentemente de raça, cor, ancestralidade, religião, sexo, origem nacional, orientação sexual, idade, cidadania, estado civil, deficiência, identidade de gênero, status de veterano e muito mais.

Por favor, veja nossa política de privacidade em together.ai/privacy

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