Vereinigte Staaten
B&A
Hark
Audio DSP Deployment Engineer
Vereinigte Staaten
San Jose, California, Vereinigte Staaten
PythonC++
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über uns
Hark Hark ist ein Unternehmen für künstliche Intelligenz, das fortschrittliche, personalisierte Intelligenz entwickelt. Eine, die proaktiv, multimodal und in der Lage ist, mit der Welt durch Sprache, Text, Vision und persistentes Gedächtnis zu interagieren.
Wir kombinieren diese Intelligenz mit Hardware der nächsten Generation, um eine universelle Schnittstelle zwischen Menschen und Maschinen zu schaffen. Während die heutige KI größtenteils über Chatboxen und jahrzehntealte Geräte läuft, konzentriert sich Hark auf das, was als Nächstes kommt: agentische Systeme, die natürlich mit Menschen und der realen Welt interagieren.
Um dorthin zu gelangen, entwickeln wir multimodale Modelle und KI-Hardware der nächsten Generation gemeinsam – von Grund auf als eine einzige, einheitliche Schnittstelle für eine neue Ära intelligenter Systeme konzipiert.
Über die Rolle
Wir suchen einen erfahrenen Audio DSP Deployment Engineer, der dafür verantwortlich ist, wie unsere Audioalgorithmen auf Geräten funktionieren. Unser Algorithmenteam erstellt Prototypen und validiert neue Audioverarbeitung auf dem Desktop in MaxMSP, JUCE, Python und MATLAB, aber die Implementierung auf dem Gerät ist ein eigenes Designproblem: Was läuft wo, mit welcher Präzision, in welchem Blockformat und innerhalb welches Rechen-, Speicher- und Latenzbudgets. Sie werden dieses Design verantworten, Algorithmen überarbeiten und erweitern, damit sie in Echtzeit auf den eingebetteten DSP-Kernen unserer Produkte funktionieren, sie anhand realer Hardware und realer Akustik abstimmen und sie bis zur Auslieferung als Funktion begleiten. Dies ist praktische Arbeit nahe am Silizium mit echter Verantwortung für die On-Device-Audiokette und direktem Einfluss darauf, wie das Produkt klingt und zuhört.
Aufgaben
- Verantwortung für das On-Device-Design der Audio-Algorithmenkette: Was läuft wo, mit welcher Präzision und Blockgröße, und innerhalb welches Rechen-, Speicher- und Latenzbudgets
- Übernahme von Algorithmen vom Desktop-Prototyp in MaxMSP, JUCE, Python und MATLAB zu produktionsreifen C/C++-Anwendungen, die in Echtzeit auf den eingebetteten DSP-Kernen laufen, und deren Neukonstruktion, wo die Zielumgebung dies erfordert, anstatt sie nur zu transkribieren
- Entwicklung, Abstimmung und Erweiterung von Algorithmen direkt auf dem Gerät und Vorschlag neuer Verarbeitungen, wo Messungen oder Hörtests zeigen, dass der aktuelle Ansatz unzureichend ist
- Optimierung für die Ziel-DSP-Architektur: Vektor- und SIMD-Intrinsics, Kompromisse zwischen Festkomma- und Gleitkommaarithmetik, Speicherplatzierung und DMA, Cache- und eng gekoppeltes Speicherverhalten, Blockgröße und Latenzabstimmung
- Leistungsprofilierung und -budgetierung, Messung von Zykluslast, Speicherbedarf und End-to-End-Latenz sowie Beseitigung von Engpässen
- Validierung sowohl anhand der Referenzimplementierung als auch der gemessenen und wahrgenommenen Audioqualität und Erstellung der Test-Fixtures und Regression-Skripte, die dies beweisen
- Fehlersuche bei On-Device-Audioproblemen mithilfe von Plattformabstimmung, Protokollierung und Echtzeit-Trace-Tools
- Zusammenarbeit mit den Algorithmus-, Akustik- und Hardwareteams, um zu gestalten, was die On-Device-Kette tun soll, und nicht nur, wie sie gebaut wird
Anforderungen
- Starkes modernes C/C++ für Echtzeit-Embedded-Systeme mit eingeschränkten Ressourcen
- Solide DSP-Grundlagen: Filterung, FFT und Overlap-Add-Verarbeitung, Abtastratenkonvertierung, Festkommaarithmetik und numerische Präzision
- Verantwortung für On-Device-Algorithmus-Designentscheidungen: Umstrukturierung der Verarbeitung zur Einhaltung von Echtzeitbeschränkungen, Auswahl von Präzision und Topologie und Wissen, wann neu entworfen und nicht nur portiert werden muss
- Komfort bei der Arbeit mit Messungen und Hörtests sowie mit einer Referenzimplementierung
- Nachgewiesene Erfahrung im Portieren von Referenzalgorithmen aus MATLAB, Python oder Desktop C++ auf ein eingebettetes DSP- oder SIMD-Ziel unter Einhaltung von Zyklus- und Speicherbudgets
- Fließende Beherrschung einer Embedded-Toolchain: Cross-Kompilierung, On-Target-Debugging und Profiling
- Erfahrung mit Embedded-Audio-Frameworks und Echtzeit-Verarbeitungspipelines auf einer SoC-Plattform
- Fähigkeit zur direkten Zusammenarbeit mit Algorithmenautoren, Akustik- und Hardwareteams
Bonusqualifikationen
- Erfahrung in der Entwicklung von Audioverarbeitungsmodulen innerhalb eines DSP-Audio-Frameworks eines Anbieters auf einer mobilen oder Consumer-SoC-Plattform
- Vertrautheit mit MaxMSP und/oder JUCE als Prototyping-Umgebungen
- Tiefgehende Kenntnisse im Audiobereich in den Bereichen Echokompensation, Rauschunterdrückung, Beamforming mit MEMS-Mikrofonarrays, Lautsprecherschutz oder Raumklang
- SIMD-Optimierung auf ARM NEON oder vergleichbaren Vektoreinheiten, RTOS-Konzepte und Integration auf Audio-HAL- oder Treiber-Ebene
- Kenntnisse in akustischen Messungen (Klippel, SoundCheck, APx) und Erfahrung im Aufbau automatisierter Audio-Regressionstests
Vergütung
Das Gehalt für diese Vollzeitstelle liegt in den USA zwischen $120,000 - $300,000 jährlich.
Die angebotene Vergütung für diese Position kann je nach mehreren individuellen Faktoren variieren, darunter berufsbezogenes Wissen, Fähigkeiten und Erfahrung. Das gesamte Vergütungspaket kann je nach spezifischer Rolle auch zusätzliche Komponenten/Leistungen umfassen. Diese Informationen werden mitgeteilt, wenn ein Stellenangebot unterbreitet wird.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen