ML Engineer (Аудиоаналитика) — Робот Мия

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 ML Engineer, нацеленный на бизнес-результат. Мы не занимаемся исследованиями ради исследований. Ты должен понимать: модель ценна только тогда, когда она стабильно работает в проде, приносит прибыль или сокращает издержки. Ждем прагматика и энтузиаста, который умеет быстро проверять гипотезы, строить воспроизводимые ML-пайплайны и доводить решения до production-систем.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и развивать end-to-end ML-пайплайны для аудиоаналитики: от подготовки данных и извлечения признаков до обучения, валидации, деплоя и мониторинга моделей;
• Работать с большими объемами аудиоданных в ClickHouse, писать сложные аналитические запросы и строить эффективные выборки для обучения и анализа;
• Формулировать гипотезы, жестко привязанные к бизнес-метрикам: снижение операционных расходов, рост точности детекта, уменьшение false positive/negative;
• Решать задачи классификации аудио с сильным дисбалансом классов: sampling, weighted loss, synthetic data, focal loss и другие подходы;
• Настраивать и применять алгоритмы кластеризации для выявления скрытых паттернов в аудиоданных;
• Исследовать и внедрять современные архитектуры нейронных сетей для аудио: CNN, RNN, LSTM, TCN, Transformer, WaveNet и др.;
• Работать над задачами коррекции аудио, шумоподавления и, как плюс, Source Separation;
• Управлять ML-экспериментами через ClearML, обеспечивая воспроизводимость, версионирование моделей и данных;
• Упаковывать модели в сервисы: REST/gRPC, batch/stream inference, оптимизация latency и throughput;
• Строить мониторинг качества моделей в проде: дрифт данных, аномалии, падение метрик, автоматический алертинг и автореакция;
• Участвовать в развитии CI/CD для ML, контейнеризации и оркестрации моделей.

Мы ожидаем от тебя:

• Опыт в ML/MLOps от 3 лет, с фокусом на production-результат, а не на процесс;
• Уверенный Python, Pandas/NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow;
• Опыт работы с большими базами данных (ClickHouse) и сложными аналитическими запросами;
• Опыт кластеризации данных (K-Means, DBSCAN, иерархические методы) и настройки этих алгоритмов;
• Умение выбирать и настраивать архитектуры нейронных сетей для задач классификации аудио (CNN, RNN, LSTM, Transformer и др.);
• Опыт решения задач классификации с сильным дисбалансом классов (sampling, weighted loss, синтетические данные);
• 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;
• Понимание ML System Design: масштабирование, latency, throughput, надежность, стоимость инференса.

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;
• Опыт оптимизации моделей: ONNX, TensorRT, quantization, pruning, distillation.

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.

Ждем твой отклик!