Вакансия: Senior / Lead Machine Learning Engineer (GigaChat Audio - Spotter)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Полная занятость
Метод работы:
Режим гибкого рабочего времени
Задачи: ???? Почему Spotter? - Бизнес-критичная технология. Наш wake-word движок «Салют / Джой / Афина / Сбер» живёт в миллионах устройств и запускает весь голосовой стек. Любое ваше улучшение сразу ощущают пользователи. - Edge + Cloud. Мы смешиваем on-device ML (ARM / NPU) и серверные сервисы — редкая возможность углубиться в оба мира одновременно. - Сложные вызовы вместо «рутины». Работаем c real-time audio, tiny-ML, latency 100 мс, distillation и quantization под конкретные чипы. Обязанности поднимать точность wake-word моделей: Анализ ошибок, подбор loss-функций, semi-supervised доразметка, балансировка датасетов, feature engineering для шума, эхо и речи с акцентами портировать модели на новые устройства: Прототипы на PyTorch, конвертация в ONNX / TFLite, оптимизация под ограниченную память и энергопотребление исследовать и внедрять SOTA-подходы менеджерить качество в проде: A/B-эксперименты. Требования 5 лет в ML, из них заметная часть в Python + PyTorch / TensorFlow. продакшен-опыт c ASR или KWS (keyword spotting). глубокое понимание Data Engineering: versioning большого аудио-корпуса. умение читать и прототипировать статьи, превращая их в рабочий код. Плюсом будет: знание C++ опыт model compression: pruning, quantization-aware training. Условия гибридный или удаленный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека для сотрудников выгоднее до 7% бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
