Master Thesis Worker (m/w/d)

Kurzüberblick

• Standort: Dolby
• Arbeitsmodell: Flex Work
• Anstellungsart: Vollzeit

Aufgaben

• Entwicklung eines neuen Ansatzes zur Vorhersage der Audioqualität von komprimierten Audiodaten mithilfe multimodaler LLMs
• Literaturübersicht zu bestehenden Methoden für die Vorhersage der Audioqualität
• Adaptierung und Fine-Tuning von bestehenden audiovisuellen LLMs zur Vorhersage der Vollreferenz-Audioqualität
• Training und Evaluation des Modells

Anforderungen

• Master-Studium in Informatik, Maschinellem Lernen, Statistik, Elektrotechnik oder einem verwandten technischen Fach
• Kenntnisse in PyTorch, Python und NumPy
• Grundlegende Erfahrung in der Ausbildung von Deep-Learning-Modellen

Benefits

• Collegiale Kultur
• Herausfordernde Projekte
• Exzellente Vergütung und Benefits