Ingénieur(e) principal(e) en IA audio / Senior Audio AI Engineer

WaveShaper AI; United States; Remote; USD 86,000 - 114,000; Full time

Benefits offered by this job

Télétravail possible

Rémunération compétitive

Job summary

Waveshaper AI recherche un ingénieur IA audio sénior avec un esprit entrepreneurial pour développer des modèles neuronaux destinés au déploiement sur des appareils edge. Vous piloterez l’innovation ML et évoluerez rapidement dans une startup dynamique, en collaboration étroite avec les clients et les équipes produit.

Vous concevrez et entraînerez des modèles, optimiserez les architectures pour la latence et la mémoire, et déployerez sur différentes plateformes.

Qualifications

• 5+ ans d’expérience en traitement du signal audio et développement ML.
• Maîtrise des métriques de qualité audio et du traitement perceptif.
• Expérience en architectures réseau pour applications audio.
• Maîtrise de TensorFlow et PyTorch.

Responsibilities

• Concevoir et entraîner des modèles audio destinés au traitement en temps réel (réduction de bruit, amélioration de la parole, qualité).
• Évaluer la qualité audio via des métriques objectives et des écoutes.
• Concevoir des pipelines ML évolutifs et des stratégies de données audio.
• Déployer des architectures de modèles optimisées pour le temps réel sur edge.

Skills

Audio processing

ML model development

Python programming

TensorFlow

PyTorch

Edge deployment

MLOps

Education

Diplôme en informatique/ingénierie

Tools

TensorFlow Lite

ONNX

Job description

(English below)

À propos de Waveshaper AI

Waveshaper AI révolutionne le traitement audio grâce à une intelligence artificielle prête pour l’edge computing, apportant un son de qualité studio à tout appareil. Notre technologie brevetée d’apprentissage audio‑à‑audio alimente des modèles neuronaux ultra‑légers pour un traitement audio en temps réel.

À propos du poste

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Senior en IA Audio ayant un esprit entrepreneurial pour développer des modèles neuronaux audio destinés au déploiement sur des appareils edge. Vous stimulerez l’innovation en apprentissage machine tout en évoluant rapidement dans un environnement startup.

Responsabilités principales :

1. Développement ML Audio

• Concevoir et entraîner des modèles neuronaux pour le traitement audio (réduction de bruit, amélioration de la parole, amélioration de la qualité)
• Évaluer la qualité audio via des écoutes subjectives et des métriques objectives
• Construire des pipelines ML évolutifs et des stratégies de données audio
• Développer des architectures de modèles optimisées pour des applications audio en temps réel

2. Optimisation et Déploiement de Modèles

• Mettre en œuvre des techniques de compression, quantification et élagage de modèles
• Optimiser les modèles ML pour les appareils edge avec des contraintes mémoire et de latence
• Déployer les modèles sur diverses plateformes et configurations matérielles
• Construire des pipelines MLOps pour l’entraînement, la gestion des versions et le déploiement automatisé

3. Innovation en Startup

• Prendre des décisions techniques malgré des informations incomplètes et itérer rapidement
• Travailler directement avec les clients pour valider les solutions et recueillir des retours
• Trouver l’équilibre entre excellence technique et délais de livraison produit
• Transformer des avancées en IA audio en fonctionnalités prêtes pour le marché

Qualifications recherchées :

Expertise Audio & ML

• 5+ ans d’expérience en traitement du signal audio et développement de modèles ML
• Excellente compréhension des métriques de qualité audio et du traitement perceptif
• Expérience des architectures de réseaux neuronaux pour applications audio
• Maîtrise de TensorFlow, PyTorch et frameworks ML audio

Optimisation des Modèles

• 3+ ans d’expérience en compression de modèles et déploiement edge
• Connaissance des techniques de quantification, élagage et distillation
• Compréhension de l’optimisation sous contraintes de ressources
• Expérience en MLOps et systèmes ML en production

Esprit Startup

• Motivation entrepreneuriale, capacité à évoluer rapidement et à s’adapter
• Expérience avec les plateformes cloud (GCP/AWS) et l’infrastructure ML
• Solides compétences en programmation Python et ingénierie des données
• Capacité à travailler dans des environnements dynamiques et en évolution rapide

Qualifications souhaitées

• Diplôme en informatique, ingénierie ou domaine connexe
• Expérience dans l’industrie audio ou les systèmes audio en temps réel
• Expérience avec des frameworks ML edge (TensorFlow Lite, ONNX)
• Expérience en environnement startup

Ce que nous offrons :

• Responsabilités techniques sur une technologie IA audio de pointe.
• Autonomie technique et impact direct sur le produit
• Rémunération compétitive à Montréal (options de télétravail disponibles)

Prêt(e) à révolutionner l’IA audio ? Rejoignez-nous pour construire un traitement audio intelligent pour les appareils edge.

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About Waveshaper AI

Waveshaper AI revolutionizes audio processing with edge‑ready AI that brings studio‑quality sound to any device. Our patented audio‑to‑audio learning technology powers ultra‑lightweight neural models for real‑time audio processing.

About the Role

We’re seeking a Senior Audio AI Engineer with an entrepreneurial mindset to develop neural audio models for edge deployment. Drive breakthrough ML innovations while moving fast in a startup environment.

Key Responsibilities :

1. Audio ML Development

• Design and train neural audio processing models for noise reduction, speech enhancement, and quality improvement
• Evaluate audio quality using both subjective listening and objective metrics
• Build scalable ML pipelines and audio data strategies
• Develop model architectures optimized for real‑time audio applications

2. Model Optimization & Deployment

• Implement model compression, quantization, and pruning techniques
• Optimize ML models for edge devices with memory and latency constraints
• Deploy models across diverse platforms and hardware configurations
• Build MLOps pipelines for training, versioning, and automated deployment

3. Startup Innovation

• Make technical decisions with incomplete information and iterate rapidly
• Work directly with customers to validate solutions and gather feedback
• Balance technical excellence with product delivery timelines
• Translate audio AI breakthroughs into market‑ready features

Qualifications :

Audio & ML Expertise

• 5+ years audio signal processing and ML model development
• Deep understanding of audio quality metrics and perceptual audio processing
• Experience with neural network architectures for audio applications
• Proficiency with TensorFlow , PyTorch , and audio ML frameworks

Model Optimization

• 3+ years experience with model compression and edge deployment
• Knowledge of quantization , pruning , and distillation techniques
• Understanding of resource‑constrained optimization
• Experience with MLOps and production ML systems

Startup Mindset

• Entrepreneurial drive to move fast and adapt quickly
• Experience with cloud platforms (GCP/AWS) and ML infrastructure
• Strong Python programming and data engineering skills
• Ability to work in fast‑paced, evolving environments

Preferred Qualifications :

• Degree in Computer Science, Engineering, or related field
• Audio industry or real‑time audio systems experience
• Experience with edge ML frameworks (TensorFlow Lite, ONNX)
• Startup environment experience

What We Offer :

• Technical ownership of cutting‑edge audio AI technology
• Technical autonomy and direct product impact
• Competitive package in Montreal (remote options available)

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