О позиции
В нашей команде, занимающейся разработкой аудиоязыковых моделей нового поколения, открыта вакансия ML-инженера. Мы стремимся создать модель, способную понимать окружающий мир, включая речь, интонацию, настроение собеседника и фоновый шум. Ваша роль будет заключаться в том, чтобы влиять на архитектуру, обучение и качество моделей, начиная с исследовательских гипотез и заканчивая работающими пайплайнами.
Чем вы будете заниматься
- Обучение аудиоязыковых моделей: участие в полном цикле обучения моделей, включая претрейнинг, SFT и GRPO; проектирование экспериментов и анализ качества.
- Исследование архитектур и методов обучения: изучение современных подходов к LLM, audio encoders и multimodal alignment.
- Работа с данными и метриками качества: участие в построении датасетов и формулировании задач для обучения и оценки.
- Развитие исследовательской и инженерной инфраструктуры: обеспечение качества реализации, включая воспроизводимые эксперименты и оптимизацию узких мест.
Требования
- Опыт обучения LLM или мультимодальных моделей.
- Понимание полного цикла ML-разработки.
- Способность разбираться в ML-статьях и формулировать гипотезы.
- Готовность отвечать за направление и архитектурные решения.
Будет плюсом, если вы
- Работали с аудио и речевыми технологиями, такими как ASR и TTS.
- Обучали мультимодальные модели или применяли методы SFT, RLHF и DPO.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата от 300 000 до 500 000 ₽ в месяц.
- Гибкий график работы и возможность удалённой работы.
- Бонусы для сотрудников, включая детские дни в офисе.
- Поддержка профессионального роста и обучения.
- Дружелюбная команда и интересные проекты.
Если вы хотите стать частью нашей команды и влиять на развитие аудиоязыковых технологий, откликайтесь на вакансию на нашем сайте.
Вакансия ML-инженера в команде аудиоязыковых моделей предлагает интересные задачи и конкурентную зарплату. Условия работы гибкие, что делает её привлекательной для специалистов в области ML.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и опыт работы с фреймворками, такими как TensorFlow или PyTorch, для эффективного обучения аудиоязыковых моделей.
Способность работать в условиях удаленной занятости, включая самодисциплину и навыки тайм-менеджмента для выполнения задач в срок.
Опыт в обработке аудиоданных и анализе больших объемов данных, что позволяет принимать обоснованные решения при разработке и обучении моделей.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Audio Technology
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев