概述
Loom是一款用于异步工作的视频通信平台，帮助公司在规模上更好地进行沟通。Loom使得轻松录制屏幕和摄像头的快速视频，并通过链接即时分享变得简单。全球超过20百万用户和35万多家公司每天都信任Loom来分享反馈、更新、介绍、培训等内容。Loom成立于2015年末，已经从包括Andreessen Horowitz、Sequoia、Kleiner Perkins、Iconiq和Coatue在内的世界一流投资者那里筹集了2.03亿美元。Loom于2023年底加入了Atlassian。
我们正在寻找一位高技能、积极进取的应用人工智能研究员，专攻视频和音频人工智能，加入我们充满活力的团队。作为一名应用人工智能研究员，您将在计算机视觉、自然语言处理和音频分析等领域推进我们的尖端技术发展中发挥关键作用。您的专业知识将有助于开发创新解决方案，利用机器学习技术解决视频和音频分析与转换领域的复杂问题。
薪酬
在Atlassian，我们努力设计公平、可解释和有竞争力的薪酬计划。为了支持这一目标，我们的薪酬范围的基线高于典型市场范围，但相应地，我们希望大多数候选人的录用薪酬接近这个基线。薪酬范围内的基本工资最终由候选人的技能、专业知识或经验决定。在美国，我们有三个地理薪酬区域。对于这个角色，我们目前在每个区域的新员工的基本工资范围如下：
A区：205,800美元 - 274,400美元
B区：185,200美元 - 246,900美元
C区：170,800美元 - 227,700美元
这个角色也可能有资格享受福利、奖金、佣金和股权。
请访问go.atlassian.com/payzones了解有关哪些地点包含在我们的地理薪酬区域中的更多信息。但请与您的招聘人员确认您所在地的区域。
职责
• 研究与开发：在机器学习、深度学习和人工智能领域进行最先进的研究，专注于视频和音频分析。开发新颖的算法、模型和技术，增强视频理解、物体识别、活动识别、语音识别、音频分类等相关领域的能力。
• 数据分析：识别和分析大规模的视频和音频数据集，提取有意义的洞察。应用统计和机器学习方法来理解数据中的模式、趋势和关系，推动视频和音频人工智能系统的改进。
• 开源模型：具备理解、调整和微调开源机器学习模型以适应特定任务的经验。
• 模型开发：为视频和音频人工智能应用设计、实现和评估机器学习模型和架构。探索和优化各种神经网络架构，包括卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和Transformer模型，以实现高准确性和效率。
• 算法优化：优化和微调视频和音频人工智能算法的性能、可扩展性和资源效率。与软件工程师合作，将开发的模型和算法整合到生产系统或应用程序中。
• 实验和评估：设计严格的实验并进行全面的评估，验证视频和音频人工智能模型的有效性和鲁棒性。分析实验结果，并迭代模型和算法以实现最佳性能。
• 合作与沟通：与跨职能团队合作，包括研究人员、工程师和产品经理，了解需求并将其转化为可行的研究项目。通过演示、论文或会议向内部利益相关者和外部观众呈现研究结果、洞察和技术报告。
• 保持最新：及时了解机器学习、计算机视觉和音频处理研究的最新进展。监测行业趋势和新兴技术，识别视频和音频人工智能领域的创新和改进机会。
资格
• 计算机科学、电气工程或相关领域的硕士或博士学位，专注于机器学习、计算机视觉或音频处理。
• 在机器学习和人工智能领域有视频和音频分析方面的研究经验。
• 熟练掌握Python、MATLAB或C++等编程语言，并具有使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的经验。
• 深入了解卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和其他深度学习架构等机器学习技术。
• 精通视频处理、计算机视觉和/或音频信号处理。
• 有大规模视频和音频数据集、数据预处理和特征提取方面的经验。
• 出色的分析和解决问题的能力，能够为复杂挑战开发创新的解决方案。
• 出色的书面和口头沟通能力，能够有效地呈现研究结果。
• 在机器学习、计算机视觉或音频处理领域的顶级会议或期刊上有强大的发表记录将是一个加分项。 
纽约