Sasha AI · Москва

Senior ML Engineer (TTS) — Sasha AI

Просодия и управление интонацией с учётом контекста диалога. Строить data-стратегию: сбор и разметка данных, работа с дикторами, пайплайны фильтрации...

Опубликована сегодня

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: python, data analysis.

Описание вакансии

Добрый день!

Мы — Sasha AI, пионеры в разработке голосовых AI-агентов. Наша платформа позволяет запустить искусственный интеллект, который общается с клиентами по телефону и приносит выручку без операторов.

Мы выросли в 5 раз за год, а наша цель на 2026-й — оборот 400 млн ₽.

Наша маленькая цель: сделать передовую AI-технологию простой, окупаемой и доступной каждому крупному бизнесу.

Наша большая цель — за 10 лет построить монополиста, ассоциирующегося с искусственным интеллектом в России.

Каждый звонок проходит через речевой пайплайн: распознавание речи, определение автоответчика, синтез голоса. От качества и скорости этих моделей зависит, будет ли разговор звучать естественно. В эту команду мы ищем junior ML-инженера.

Чем предстоит заниматься
  • Владеть направлением TTS: определять техническую стратегию и роадмап, решать, что строим сами, а что берём из open-source, и защищать эти решения перед командой и бизнесом.
  • Проектировать и обучать собственную модель синтеза под наши требования: диалоговая русская речь, стриминг, телефонный канал, масштаб в тысячи одновременных звонков.
  • Добиваться человеческого звучания:
    • просодия и управление интонацией с учётом контекста диалога;
    • эмоции, паузы, филлеры, разговорный стиль.
  • Отвечать за latency и стоимость: time-to-first-audio в десятки миллисекунд, высокая плотность потоков на GPU, архитектура инференса вместе с backend- и MLOps-командами.
  • Строить data-стратегию: сбор и разметка данных, работа с дикторами, пайплайны фильтрации и выравнивания на больших объёмах, использование данных из реальных звонков.
  • Развивать voice cloning и кастомные голоса для клиентов, включая юридические и этические рамки.
  • Выстроить систему оценки качества, связанную с продуктовыми метриками: MOS/CMOS, автоматические метрики, A/B-тесты на живых звонках, влияние голоса на доходимость и конверсию.
  • Нанимать и развивать команду: менторить middle и junior-инженеров, проводить код-ревью и задавать инженерные стандарты.
Что мы ждём
  • Опыт от 5 лет в ML, из них от 3 лет в TTS или генерации речи.
  • TTS-системы, которые вы вывели в продакшен под реальной нагрузкой и за качество и latency которых отвечали.
  • Глубокое понимание современных подходов:
    • LLM-based TTS и нейрокодеки: EnCodec, DAC, Mimi, SNAC;
    • flow matching и диффузионные модели;
    • non-autoregressive архитектуры и вокодеры.
  • Опыт обучения моделей с нуля, а не только fine-tuning: дизайн архитектуры, масштабирование данных и вычислений, отладка нестабильного обучения.
  • Опыт оптимизации инференса: стриминг, батчинг, квантизация, TensorRT, Triton, vLLM или аналоги, профилирование на GPU.
  • Сильная экспертиза в русском языке для синтеза: нормализация, ударения, омографы, G2P.
  • Умение формулировать исследовательские гипотезы, быстро их проверять и принимать решения на основе метрик.
  • Опыт технического лидерства или менторства.
Будет плюсом
  • Опыт speech-to-speech и full-duplex моделей, а также диалоговых систем реального времени.
  • Опыт с zero-shot voice cloning и контролем стиля и эмоций.
  • Публикации (Interspeech, ICASSP, NeurIPS и др.) или заметные open-source проекты в области TTS.
  • Опыт с телефонией и кодеками.
  • Опыт мультиязычного синтеза.
  • Опыт построения ML-команды с нуля.
Что мы предлагаем
  • Роль технического лидера TTS с реальным влиянием на продукт и архитектуру.
  • Возможность создать собственную модель синтеза, а не только интегрировать чужие.
  • Прямую связь вашей работы с бизнес-метриками и выручкой.
  • Вычислительные ресурсы и данные под амбициозные эксперименты.
  • Возможность собрать и вырастить свою команду.

Вакансия опубликована 17 сентября, проверена 17.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

PythonData Analysis

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «Senior ML Engineer (TTS)»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 200 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 17.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Sasha AI

Привет. Мы —  Sasha AI , вендор IT-платформы, созданной для настройки и запуска нейросетей для генерации квалифицированных лидов и пресейла. Наша ключевая компетенция — разработка и запуск AI-агентов, способных эффективно проводить телефонные переговоры, квалифицировать лидов и назначать следующие шаги для отдела продаж. За последний год мы выросли в 5 раз и планируем достичь оборота в 300 млн р…

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Data Engineer / Инженер данных

Зарплата не указана

WINLINE · Москва

Реализация в тандеме с архитектором физического уровня архитектуры данных в DWH для всех слоев (raw data layer, core data layer...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Инженер по эксплуатации платформы данных / DataOps

Зарплата не указана

Полицифра · Москва

Отстраивать и масштабировать инфраструктуру БД платформы данных. (ClickHouse, PostgreSQL, Superset, MinIO и т.д.). Сопровождать релизы, автоматизацию и поддержку инструментов...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Data Engineer

Зарплата не указана

Полицифра · Москва

Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-процессы полного цикла. Строить и оптимизировать хранилище данных и витрины. Следить за стабильностью и производительностью...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Data Scientist

до 252 900 ₽

ЛИДЛИНКС · Краснодар

Adspend – DSP-система для запуска и управления programmatic-рекламой в web. MediaDesk – Trading Desk платформа, объединяющая закупки и интегрированная с...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Руководитель группы по сбору данных - Data Engineer

Зарплата не указана

Интерлизинг · Москва

Сбор и организация хранения данных из внутренних и внешних источников. Подготовка витрин данных для отчетности и аналитики. Контроль качества и...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Инженер данных (Hadoop)

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Проектирование, разработка и сопровождение витрин данных на базе Hadoop. Участие в разработке ETL-процессов для загрузки данных в витрины.

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 17 сентября

Другие вакансии компании

Middle ML Engineer TTS

100 000 — 200 000 ₽-25% к среднему

Sasha AI · Москва

Строить пайплайны данных для обучения: Сбор аудио из реальных звонков и студийных записей. Очистка, сегментация, выравнивание текста и аудио.

Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 16 сентября

Продуктовый аналитик / младший продакт

до 150 000 ₽

Sasha AI · Москва

Копаться в продуктовых данных: собрать регулярную отчётность, навести порядок в метриках. Вместе со мной находить дыры и точки роста в...

Можно удалённоОт 1 года до 3 летПродуктовый аналитикОпубликована 15 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.