Machine Learning Engineer (Sound Detection)

We are looking for an Audio Machine Learning / Edge AI Engineer to design and deploy real-time acoustic detection systems operating in complex and noisy environments.

This role focuses on sound-based situational awareness and requires end-to-end ownership - from audio signal processing and ML model development to optimization and deployment on edge devices operating under constrained conditions.

You will work at the intersection of audio signal processing, machine learning, and embedded systems, building robust solutions capable of reliable performance in real-world field environments.

Requirements

• 4+ years in ML / Audio / DSP / Edge AI
• Strong knowledge of audio signal processing (spectrograms, noise reduction, feature extraction)
• Experience working with noisy environments (wind, city, nature)
• Hands-on experience with ML for audio (CNNs, YAMnet, ONNX)
• Proficiency in training on imbalanced datasets and applying augmentation techniques
• Ability to build low-latency streaming pipelines for real-time audio processing
• Experience deploying models on edge devices (Raspberry Pi, Jetson Nano)
• Optimization skills using ONNX, TensorRT, OpenVINO
• Production-level Python engineering experience (clean architecture, multiprocessing, modular pipelines)
• Proven track record of production deployment in real-world scenarios
• Professional proficiency in English

Will be a plus

• Acoustic domain knowledge (drone frequency ranges, Doppler effect, microphone arrays)
• Sensor fusion experience (audio + video, audio + RF detection)
• Hardware integration skills (GPIO, signal triggering)

Personal Profile

• High level of ownership and problem-solving mindset
• Ability to work across R&D, engineering, and hardware constraints
• Comfortable with real-world, non-ideal data
• Strong collaboration skills in cross-functional teams

Responsibilities

• Design and develop audio-based detection and classification systems for challenging real-world environments
• Implement robust signal processing pipelines tailored for noisy outdoor conditions
• Build and optimize machine learning models for sound event detection
• Develop low-latency, high-reliability streaming pipelines
• Handle imbalanced and imperfect datasets using augmentation and synthetic data techniques
• Deploy and optimize models on edge hardware platforms (Jetson, Raspberry Pi, etc.)
• Optimize inference performance using ONNX, TensorRT, and OpenVINO
• Develop production-grade Python systems with modular architecture and multiprocessing capabilities
• Ensure system robustness under variable acoustic conditions and hardware constraints
• Collaborate with ML, hardware, and systems engineering teams to deliver integrated solutions

______________________________________________________________________

Ми шукаємо Audio Machine Learning / Edge AI Engineer, який буде проєктувати та впроваджувати системи акустичного виявлення в режимі реального часу, здатні працювати в складних та шумних середовищах.

Ця роль зосереджена на системах ситуаційної обізнаності, що базуються на звуках, і вимагає повного циклу роботи — від обробки аудіосигналів та розробки ML моделей до оптимізації та розгортання на edge-пристроях, які працюють в обмежених умовах.

Ти працюватимеш на перетині обробки аудіосигналів, машинного навчання та вбудованих систем, створюючи надійні рішення, здатні стабільно працювати в реальних польових умовах.

Вимоги

• 4+ років досвіду в ML / Audio / DSP / Edge AI
• Глибокі знання обробки аудіосигналів (спектрограми, шумозниження, виділення ознак)
• Досвід роботи в шумних середовищах (вітер, місто, природа)
• Практичний досвід роботи з ML для аудіо (CNNs, YAMnet, ONNX)
• Вміння навчати моделі на незбалансованих датасетах та застосовувати техніки аугментації
• Здатність будувати низьколатентні стрімінгові пайплайни для обробки аудіо в реальному часі
• Досвід розгортання моделей на edge-пристроях (Raspberry Pi, Jetson Nano)
• Навички оптимізації з використанням ONNX, TensorRT, OpenVINO
• Досвід інженерії Python на рівні продакшн (чиста архітектура, multiprocessing, модульні пайплайни)
• Підтверджений досвід продакшн-розгортання в реальних сценаріях
• Професійний рівень англійської

Буде плюсом

• Знання акустичної доменної специфіки (частотні діапазони дронів, ефект Доплера, масиви мікрофонів)
• Досвід сенсорного злиття (audio + video, audio + RF detection)
• Навички інтеграції апаратного забезпечення (GPIO, запуск сигналів)

Персональний профіль

• Високий рівень відповідальності та орієнтації на вирішення проблем
• Здатність працювати на стику R&D, інженерії та апаратних обмежень
• Комфортна робота з реальними, неідеальними даними
• Сильні навички співпраці в крос-функціональних командах

Обов’язки

• Проєктувати та розробляти системи виявлення та класифікації звуків для складних реальних середовищ
• Реалізовувати надійні пайплайни обробки сигналів, адаптовані до шумних зовнішніх умов
• Створювати та оптимізувати ML моделі для виявлення звукових подій
• Розробляти низьколатентні стрімінгові пайплайни з високою надійністю
• Працювати з незбалансованими та неповними датасетами, використовуючи аугментацію та синтетичні дані
• Розгортати та оптимізувати моделі на edge-пристроях (Jetson, Raspberry Pi тощо)
• Оптимізувати продуктивність інференсу з використанням ONNX, TensorRT, OpenVINO
• Розробляти Python системи рівня продакшн з модульною архітектурою та multiprocessing
• Забезпечувати стабільну роботу системи в умовах змінної акустики та апаратних обмежень
• Співпрацювати з командами ML, апаратної та системної інженерії для створення інтегрованих рішень