Together AI

23 de set. de 2026

Engenheiro(a) Staff 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) ML Staff 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 — levando latência e throughput à fronteira. Você fará o profiling da 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 passa de arquiteturas de pipeline (ASR → LLM → TTS) para speech-to-speech de ponta a ponta.

Ser o(a) 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 última geração (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.

Responsabilidades

Ser o(a) responsável pelo roadmap de inferência de voz de ponta a ponta — definir e executar a estratégia técnica para otimizar modelos STT, TTS e speech-to-speech na infraestrutura da Together, com uma visão clara de para onde o campo está indo e como posicionar a plataforma à frente dele.

Impulsionar o desempenho de inferência de ponta — projetar e implementar sistemas que visam TTFB, throughput e utilização de GPU líderes para cargas de trabalho de voz; definir o padrão de desempenho com o qual outros na indústria se medem, não apenas para alcançá-lo.

Liderar a produção de modelos de voz em escala — projetar a arquitetura de serviço para endpoints serverless e dedicados, incluindo estratégias de batching, pipelines de inferência em streaming e gerenciamento de memória adaptados para áudio em tempo real; ser o(a) responsável pelos SLAs de confiabilidade e latência.

Construir a plataforma de avaliação de voz — projetar um framework de avaliação rigoroso e extensível cobrindo WER em diferentes sotaques, idiomas e condições de ruído para STT; naturalidade, latência e fidelidade de pronúncia para TTS; estabelecer a metodologia de benchmark interna que informa as decisões de seleção de modelos e roadmap.

Moldar a arquitetura para suporte a modelos de próxima geração — antecipar e habilitar paradigmas de modelos emergentes — LLMs nativos de áudio, arquiteturas baseadas em codec (SNAC, Encodec) e sistemas speech-to-speech de ponta a ponta — antes que se tornem mainstream, não depois.

Atuar como o(a) DRI técnico(a) para integrações de parceiros de modelos — liderar colaboração profunda com parceiros como Cartesia, Deepgram e Rime; ser o(a) responsável pelo ciclo de vida completo, desde a integração até a otimização e a responsabilidade contínua pelo desempenho.

Diagnosticar e resolver os problemas de desempenho mais difíceis na pilha — realizar profiling sistemático e análise de causa raiz, desde o comportamento do kernel da GPU até gargalos em nível de framework; impulsionar melhorias implementadas com impacto documentado e mensurável.

Influenciar a arquitetura da plataforma em toda a organização — colaborar com a liderança de engenharia de plataforma para garantir que a camada de serviço seja construída para as demandas de latência e confiabilidade de APIs de voz em tempo real; suas decisões técnicas devem elevar o teto para toda a equipe.

Definir e escalar capacidades de fine-tuning de voz — liderar a direção técnica para permitir que os clientes façam fine-tuning de modelos STT e TTS na infraestrutura da Together, estabelecendo os primitivos para experiências de voz diferenciadas.

Estabelecer fundações técnicas para uma superfície de produto que definirá a categoria — projetar sistemas com previsão suficiente para que suportem múltiplos novos produtos de voz com o mínimo de retrabalho; pensar em termos de plataformas, não soluções pontuais.

Requisitos

8+ anos de experiência em engenharia de ML, com foco demonstrado em serviço de modelos, otimização de inferência ou infraestrutura de ML em escala de produção — incluindo sistemas que você gerenciou do design ao tráfego ao vivo.

Profundo conhecimento prático em motores de serviço LLM (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM ou equivalente) — você modificou internos do motor, depurou casos extremos sob carga e contribuiu com melhorias; você não para na superfície da API.

Proficiência de nível especialista em Python e PyTorch, com forte domínio de otimização de GPU — kernels CUDA, hierarquias de memória, toolchains de profiling — e um histórico de transformar esse conhecimento em vitórias de latência ou throughput implementadas.

Julgamento comprovado em design de sistemas — você tomou decisões arquiteturais que se sustentaram em escala e influenciaram a evolução de uma equipe ou plataforma; você pode articular os tradeoffs que fez e por quê.

Forte liderança técnica — você opera com alta autonomia, define os problemas certos antes de resolvê-los e eleva o padrão de qualidade de engenharia ao seu redor sem exigir sobrecarga de processo.

Forte intuição de produto para ferramentas de desenvolvedor — você entende o que os desenvolvedores de aplicações de voz realmente precisam para lançar ótimos produtos, e você deixa que isso molde suas prioridades técnicas, não apenas o contrário.

Capacidade comprovada de agir rapidamente em ambientes ambíguos — você prosperou em equipes em estágio inicial ou de plataforma onde o escopo é amplo, a propriedade é profunda e o roadmap que você constrói é aquele que você executa.

Forte base em ML de fala e áudio (arquiteturas ASR/TTS, processamento de sinais de áudio) — experiência diretamente relevante é fortemente preferida; fundamentos excepcionais de engenharia de ML com genuína curiosidade sobre o domínio também são considerados.

Bacharelado ou Mestrado em Ciência da Computação, Engenharia Elétrica ou área relacionada — ou profundidade equivalente demonstrada através do seu trabalho.

Familiaridade com esquemas de codec e tokenização de áudio (SNAC, Encodec, DAC) é um diferencial significativo neste nível.

Experiência em treinamento ou fine-tuning de modelos de fala em escala é uma vantagem significativa.

SOBRE A TOGETHER AI

Together AI, a Nuvem Nativa de IA, é construída propositalmente 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 (equity) de startup, seguro saúde e outros benefícios competitivos. A faixa salarial base nos EUA para esta posição em tempo integral é:

$220,000 - $280,000 + equity + benefícios.

Nossas faixas salariais são determinadas por localização, nível e função. 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 tem orgulho 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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