Especialista Em Inteligência Artificial Para Processamento De Áudio

Há 12 horas


Manaus, Brasil Fpftech Tempo inteiro

Estamos em busca de especialistas em Inteligência Artificial, nível Pleno ou Sênior, com sólida formação em aprendizado de máquina e processamento de sinais de áudio, para atuar no desenvolvimento de modelos generativos avançados voltados à síntese, transformação, separação e manipulação de áudio. A pessoa profissional atuará tanto em pesquisa aplicada quanto na implementação prática, lidando com grandes volumes de dados, arquiteturas modernas de deep learning e pipelines de treinamento e inferência em larga escala. Descrição da atuação Desenvolvimento, treinamento e otimização de modelos de IA para áudio Pesquisa e experimentação com arquiteturas modernas de deep learning Criação de pipelines para processamento, treinamento e avaliação Trabalho com modelos generativos focados em áudio (Ex: musical, fala e outros…) Análise crítica de resultados, métricas e limitações dos modelos Requisitos técnicos obrigatórios Processamento de Sinais de Áudio (DSP) – Experiência sólida com FFT, STFT, iFFT, rFFT e filtros digitais Conhecimento em espectrogramas Mel, CQT e transformações tempo–frequência Pré-processamento de áudio: segmentação, normalização e manipulação de fase Entendimento de conceitos como aliasing, overfitting harmônico, convolução temporal e spectral masking Experiência prática com TensorFlow e PyTorch Construção e adaptação de modelos para áudio, incluindo: redes convolucionais 1D e 2D, Diffusion Models (DDPM / score-based) aplicados a som Criação de arquiteturas customizadas (CNN, RNN, Attention) Treinamento distribuído, mixed precision e otimização de pipelines Experiência prática com, ao menos, um dos paradigmas: GANs para áudio (WaveGAN, MelGAN, StyleMelGAN) ou Transformers autoregressivos Conhecimento de métricas de avaliação de áudio generativo Programação e Implementação Experiência com C++ para portabilidade e otimização Conversão de modelos entre Python e C++ (ONNX Runtime, TensorRT ou implementações manuais) Conhecimento em computação em GPU Ciência de Dados Organização e tratamento de datasets (ex.: MUSDB18, LibriSpeech, FSD50K, FreeSound) Extração, criação e padronização de features Construção de pipelines de treinamento reprodutíveis Experiência com experimentação científica, logs e comparativos Facilidade para atuar com pesquisa aplicada e exploração de novas ideias Boa capacidade de documentação técnica Proatividade na proposição, criação e validação de novos modelos Clareza técnica para comunicar resultados, riscos e limitações Trabalho em equipe Diferenciais adicionais Contribuições para projetos open-source de áudio (Demucs, torchaudio, librosa, entre outros) Conhecimento em psicoacústica, codificação perceptual e compressão de áudio (MP3, Opus) Implementação de FFT/DFT do zero Experiência com neural vocoders (HiFi-GAN, WaveRNN) Publicação de artigos científicos na área Criar um alerta de emprego para esta pesquisa #J-18808-Ljbffr



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