ML Engineer / Инженер машинного обучения

Описание

Компания Анонимный работодатель ищет хорошего специалиста на вакансию ML Engineer / Инженер машинного обучения . Санкт-Петербург (Россия). Требуемые навыки: #Linux, #TensorFlow, #GitHub, #PostgreSQL, #Python, #NumPy, #PyTorch.

Требования

Linux, TensorFlow, GitHub, PostgreSQL, Python, NumPy, PyTorch

Обязанности

Чем предстоит заниматься:

• Проводить исследовательскую работу по выбору необходимых технологий под различные проекты;
• Разрабатывать сервисы с использованием нейросетей: текстовые модели, транскрибация аудио, синтез речи;
• Разворачивать локальные LLM и дообучать их исходя из потребностей;
• Изучать новые технологии и внедрять их в существующие проекты. Оптимизировать текущий код;
• Разворачивать и сопровождать разработанные сервисы;
• Работать в тесном взаимодействии с командой, предлагать идеи и улучшения для проектов.

Наши ожидания:

• Профильное образование по IT специальностям;
• Понимание принципов работы с моделями машинного обучения и их применения в реальных проектах;
• Владение языком программирования Python;
• Знание архитектур LLM и методов их дообучения (Prompt Tuning, LoRA, Full Fine-Tuning);
• Выпуск и сопровождение обученных моделей в продакшне;
• Знание на уровне администратора ОС Linux и Bash;
• Опыт работы с базами данных;
• Опыт работы с Git и инструментами для автоматизации процессов разработки и деплоя.

Будет плюсом:

Опыт работы с аудио:

• Использование библиотек для обработки звука (Librosa, PyDub, TorchAudio);
• Знание методов шумоподавления, сегментации аудио, извлечения признаков (MFCC, спектрограммы);
• Опыт работы с моделями для транскрибации (например, Whisper, Wav2Vec) и синтеза речи (например, Google Text-to-Speech, WaveNet, FastSpeech);
• Понимание особенностей работы с аудиоданными (частота дискретизации, битрейт, форматы);

2. Опыт работы с текстом:

• Использование NLP-библиотек (Hugging Face, NLTK, SpaCy);
• Работа с задачами классификации текста, генерации текста, извлечения сущностей;

3. Знание методов оптимизации моделей (квантование, дистилляция);

4. Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes);

5. Опыт в математическом и статистическом моделировании, включая теорию вероятностей и статистику (распределения, проверка гипотез, расчет p-value).

Мы предлагаем:

• Уютный офис недалеко от метро Озерки и Проспект Просвещения ;
• Возможность развиваться в продуктовой IT-компании полного цикла, выполнять важные и интересные задачи;
• Комфортную атмосферу и команду, где любят работать и умеют отдыхать;
• Выплату заработной платы всегда вовремя;
• Безлимит чай/кофе/печенье в офисе;
• Компенсация обедов;
• Организация экскурсий для сотрудников и их близких
• Компенсация годовых безлимитных абонементов в фитнес клубы.

Мы ценим желание учиться и открыто обсуждать задачи даже если вы не знаете всего, мы готовы помочь!

Откликайся, а в сопроводительном письме напиши, с какими из перечисленных ниже технологий у тебя есть опыт. Ждём тебя!