Améliorer les communications quotidiennes
Nous sommes passionnés par la recherche en IA qui améliore l'expérience quotidienne des millions d'utilisateurs qui interagissent avec notre technologie. Nous nous concentrons sur la mise en œuvre des architectures et des algorithmes les plus récents et sur la création de solutions de pointe dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, la synthèse vocale et la vérification du locuteur.
Transformer des données brutes en impact réel
Nous travaillons à l'intersection de la recherche en apprentissage automatique (ML) et de l'ingénierie ML. Il est difficile, dans une large mesure, de dissocier ces deux disciplines. Le ML est, par essence, une discipline empirique. Les fondements théoriques du ML sont solides dans certains domaines et évoluent dans d'autres à mesure que nous repoussons les limites. Les projets sur lesquels nous travaillons touchent au traitement du langage naturel, à la linguistique computationnelle, aux grands modèles de langage (LLM), au réseautage, à la sécurité, à l'acquisition de connaissances, à la génération d'idées et à d'autres domaines connexes.
Nous croyons fermement à l'approche « de la ferme à la table » appliquée au ML : dans la mesure du possible, nous sélectionnons nos propres données pour entraîner nos propres modèles et nous les commercialisons grâce à notre approche unique des opérations de ML (MLOps) afin d'améliorer l'expérience client. Dans le cadre de ce processus, nous recueillons de nouvelles connaissances que nous publions lors de conférences évaluées par des pairs et que nous diffusons sous forme d'exposés techniques.
Rencontrez les esprits derrière les percées
Vijay K. Gurbani
Scientifique en chef des données
Vijay est l'auteur et le coauteur de plus de 75 articles, 5 livres et 19 RFC de l'Internet Engineering Task Force (IETF), et s'est vu accorder 9 brevets par le Bureau américain des brevets, dont plusieurs sont également des brevets internationaux. En plus de ses fonctions chez Vail Systems, il est professeur agrégé de recherche en informatique à l'Illinois Tech. Il est titulaire d'un doctorat en informatique de l'Illinois Institute of Technology, ainsi que d'une maîtrise et d'un baccalauréat en informatique de l'Université Bradley.
John Parkinson
Directeur principal des technologies émergentes
Auteur de cinq livres et collaborateur régulier pour CIO Insight, CFO Online et HBR Online, John contribue à définir l'orientation stratégique à l'intersection de l'IA et de la technologie depuis plus de 30 ans. Il a notamment occupé les postes de directeur de la technologie chez Capgemini et TransUnion, de chef de l'innovation et de la stratégie chez Ernst & Young LLP, ainsi que des fonctions de direction mondiale chez AXIS Capital Holdings. Reconnu parmi les 100 leaders en TI par Computerworld, il détient 15 brevets et est membre senior à vie de l'IEEE, en plus d'être membre de l'ACM et du CSCMP. Il est titulaire d'un baccalauréat en mathématiques et d'une maîtrise en sciences de l'information de l'Université d'Exeter, au Royaume-Uni.
Jordan Hosier
Gestionnaire scientifique de données principal
Jordan met à profit sa formation en psycholinguistique computationnelle (maîtrise, Northwestern University) pour mener des recherches et développer des modèles permettant à la technologie de Vail de mieux traiter et produire le langage humain. Elle possède une solide expertise en apprentissage automatique et en intelligence artificielle, particulièrement lorsqu'elles sont enrichies par l'analyse linguistique.
Dan Pluth
Scientifique de données principal
Les travaux de Dan portent principalement sur la compréhension du langage parlé et incluent des recherches sur la reconnaissance du locuteur, la détection d'usurpation d'identité et la synthèse vocale. Titulaire d'un doctorat en physique de l'Iowa State University, il apporte une perspective unique et une approche analytique à la résolution de problèmes.
Rick Pettit
Directeur, Opérations d'apprentissage automatique
Rick travaille chez Vail Systems depuis plus de 20 ans et détient un baccalauréat en mathématiques et en informatique de l'Université de l'Illinois à Chicago.
Yu Zhou
Data scientist émérite
Yu s'est joint à Vail Systems en 2019 avec une expérience de recherche diversifiée. Il détient un doctorat en physique de Virginia Tech.
Zachary Houghton
Scientifique des données
Zachary a obtenu un baccalauréat en linguistique à l'Université de l'Oregon, ainsi qu'une maîtrise en psychologie et un doctorat en linguistique à l'Université de Californie à Davis. Son expertise porte sur la façon dont les humains et les machines apprennent et traitent le langage.
Joseph Black
Scientifique des données I
Fort d'une expérience diversifiée dans l'industrie et la recherche en apprentissage automatique, Joseph est passionné par la création de systèmes robustes inspirés par les nouvelles découvertes technologiques. Il est titulaire d'une maîtrise et d'un baccalauréat en informatique de l'Université du Massachusetts à Amherst, où il a également été boursier Bay State.
Steven Taylor
Analyste en intelligence d'affaires I
Steven s'intéresse vivement à l'ingénierie et à la robotique. Il détient un baccalauréat en génie biomédical de l'Université de l'Illinois à Chicago.
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(non, sérieusement, on s'amuse beaucoup)
