Обязанности:
Привет!Robotmia – продуктовая IT-компания, специализирующаяся на технологиях машинного обучения, искусственного интеллекта и понимания естественного языка. На рынке больше 7 лет и каждый год растет минимум в 2 раза.Основные продукты – "Голосовой ассистент" и "Модуль определения автоответчиков". С их помощью наши клиенты кратно увеличивают качество обслуживания своих пользователей и в разы сокращают расходы. А с операторов call-центров снимают скучную и рутинную работу. Наши клиенты — российские компании из самых разных сфер (логистика, медицина, банковский сектор и другие). Многих из них ты можешь найти в ежегодном рейтинге Forbes “ТОП-200 крупнейших частных компаний России”. Кого мы ищем:Нам нужен Data Scientist, нацеленный на бизнес-результат. Мы не занимаемся исследованиями ради исследований. Ты должен понимать: модель ценна только тогда, когда приносит прибыль или сокращает издержки. Ждем прагматика и энтузиаста, который умеет быстро проверять гипотезы и доводить решения до продакшна. Чем предстоит заниматься: Анализировать большие объемы аудиоданных (работа с ClickHouse) и проводить EDA для поиска неочевидных закономерностей; Формулировать гипотезы, жестко привязанные к бизнес-метрикам (снижение операционных расходов, рост точности детекта); Работать с сильным дисбалансом классов при классификации аудио; Настраивать и применять алгоритмы кластеризации данных для выявления скрытых паттернов; Исследование и применение современных архитектур нейронных сетей (CNN, RNN, LSTM, TCN и др.); Работать над задачами коррекции аудио (шумоподавление) с применением современных архитектур; Управлять ML-экспериментами через ClearML, обеспечивая воспроизводимость результатов. Мы ожидаем от тебя: Опыт в DS/ML от 3 лет, с фокусом на результат, а не на процесс; Умение работать с большими базами данных (ClickHouse) и писать сложные аналитические запросы; Опыт кластеризации данных (K-Means, DBSCAN, иерархические методы) и настройки этих алгоритмов; Умение выбирать и настраивать архитектуры нейронных сетей для задач классификации (CNN, RNN, LSTM, Transformer и др.); Опыт решения задач классификации с сильным дисбалансом классов (sampling, weighted loss, синтетические данные); Python, Pandas/NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow; Библиотеки для аудио: Librosa, torchaudio; Опыт работы с ClearML (MLflow, Weights & Biases — как альтернатива, но плюсом именно ClearML); Опыт разработки систем автоматического алертинга (мониторинг дрифта, аномалий, падения метрик в проде с автореакцией); Git, Docker, Kubernetes (понимание CI/CD для ML). Будет плюсом: Опыт с архитектурами RNN, LSTM, TCN, Transformer, WaveNet; Решения задач Source Separation или шумоподавления; Участие в Kaggle с задачами классификации небалансированных классов; Опыт работы с потоковыми данными и реальными production-системами. Мы предлагаем: Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании; Гибкий рабочий график 5/2, гибридный формат работы; Стабильную зарплату 2 раза в месяц, отпуска и больничные; Персонального наставника; Креативную дружную команду, готовую помочь, научить и поддержать; Удобный офис в Академгородке (2 мин. от станции Сеятель); Уютную атмосферу и классные корпоративы; Корпоративное обучение и карьерный рост. Мы не корпорация, наша стратегия основана на доверии и долгосрочных отношениях. Если ты согласен с фразой “Ты – причина всех своих решений” - нам точно по пути!Ждем твой отклик.Похожие вакансии
Начинающий digital специалист на производство (горное дело, АСУ ТП, AI, Data)
Договорная
Новосибирск
Восточная горнорудная компания