ML Developer

Про проект:

Сервис интерактивной телефонии. Направление анализа и распознавания аудио. 

Ключевая задача - развитие проектов по распознаванию речи для телефонии.

Проект сложный и очень интересный. Вы получите опыт живой бизнес-разработки (вся обратная связь поступает очень быстро), опыт работы с высоконагруженными системами, практику командной работы с применением современных инструментов и подходов.

Чем предстоит заниматься:

• разрабатывать и обучать модели, касающиеся работы с аудио, а также проводить анализ и сравнение полученных результатов;
• Участвовать во всех этапах проекта — от начального обсуждения до релиза;
• Идентифицировать и исправлять баги;
• Дорабатывать существующий бэкэнд;
• Проводить ревью кода;
• Декомпозировать и оценивать трудоемкость задач.

Какие навыки нам нужны:

• Коммерческий опыт разработки не менее 1 года;
• Навыки разработки и обучения моделей ML (включая Audio или Computer Vision);
• Знание основных алгоритмов ML, глубоких нейронных сетей и трансформеров;
• Знание основ обработки сигналов (построение спектрограмм, преобразование Фурье);
• Опыт работы с Python ML и DL фреймворками, такими как Sklearn, Numpy, Pandas, Pytorch;
• Практические навыки внедрения обученных моделей в сервисы;
• Интерес к инженерным и инфраструктурным аспектам исследований в соответствующей области и стремление развивать технологии;
• Высокий уровень технической компетенции: уверенные знания алгоритмов и архитектурные решения;
• Основы работы с Linux
• Опыт работы с SQL и оптимизацией запросов;
• Знание Docker;
• Понимание принципов работы веб-приложений;
• Знание основ асинхронного программирования.

Будет преимуществом

• Глубокие знания PostgreSQL, включая чтение explain-запросов, работу с партицированными таблицами и таблицами большого объёма (сотни гигабайт);
• Хорошее владение одним из веб-фреймворков (например, Django, Flask, FastAPI);
• Навыки использования профилировочных инструментов (таких как py-spy, pyinstrument);
• Опыт работы с базами данных через ORM;
• Навыки оптимизации и ускорения инференса моделей машинного обучения;
• Опыт работы с инструментами для MLOps;
• Знания и опыт применения кэширования.

Условия:

• Оформление по ТК РФ;
• Преимущства аккредитованной ИТ компании;
• ДМС;
• Формат работы - из офиса;
• Удобное для сотрудника начало рабочего дня.