Обязанности:
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 машинного обучения (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; Релокационный пакет; Удобное для сотрудника начало рабочего дня.