AI Tutor - Chinese

О позиции

В команду SpaceXAI присоединяется AI-репетитор по китайскому языку со специализацией на многоязычных аудио возможностях. Ваша задача — обучать и совершенствовать Grok в области голосовых взаимодействий, распознавания речи и аудио восприятия на разных языках, диалектах и акцентах. Вы будете работать над курацией и аннотированием высококачественных аудиоданных для улучшения глобальной доступности ИИ, обеспечивая естественные разговорные взаимодействия для пользователей по всему миру. Команда небольшая, мотивированная, с плоской организационной структурой, где ценятся инициатива, трудолюбие и прямое вовлечение в миссию компании.

Будет плюсом

• Глубокое понимание и вкус к качественным аудиоданным
• Опыт работы со speech/audio датасетами, workflow аннотирования или обучающими данными ИИ
• Фонд в лингвистике (фонетика, фонология, социолингвистика), науках о речи или когнитивной науке
• Опыт профессиональной голосовой работы (актёр озвучивания, подкастинг, звукопроизводство)
• Портфолио с образцами голоса, аннотированными расшифровками или аудиоработами
• Подтверждённый опыт в оценке качества голосовых данных и исследований речи

Условия

• Конкурентная оплата труда от $35 до $45 в час для кандидатов из США
• Гибкий график работы — возможна полная занятость, частичная или контрактная позиция
• Возможность удалённой работы из любой локации мира при юридической возможности
• Здоровье, план 401(k), оплачиваемые больничные для сотрудников в США
• Независимая работа с гибким определением времени выполнения задач
• Прямой вклад в миссию развития передового ИИ
• Динамичная среда с плоской организационной структурой

Навыки

• speech-recognition
• audio-processing
• multilingual-audio
• transcription
• phonetics
• natural-language-processing
• voice-data
• annotation-workflows

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы оцениваете качество аудиозаписей при работе с разными акцентами и диалектами китайского языка?
2. Опишите ваш подход к аннотированию сложных аудиосценариев с фоном, перекрытием речи или другими помехами.
3. Какой опыт у вас есть в работе с датасетами для обучения моделей машинного обучения? Как вы понимаете влияние качества данных на производительность модели?
4. Приведите пример ситуации, когда вам пришлось принять решение в условиях неопределённости при обработке речевых данных. Как вы обосновали выбор?
5. Как вы обеспечиваете последовательность и согласованность при долгосрочной работе над одним проектом аннотирования?