Senior / Lead Machine Learning Engineer (GigaChat Audio - Spotter)

Описание

🚀 Почему Spotter? \- Бизнес-критичная технология. Наш wake-word движок «Салют / Джой / Афина / Сбер» живёт в миллионах устройств и запускает весь голосовой стек. Любое ваше улучшение сразу ощущают пользователи. \- Edge + Cloud. Мы смешиваем on-device ML (ARM / NPU) и серверные сервисы — редкая возможность углубиться в оба мира одновременно. \- Сложные вызовы вместо «рутины». Работаем c real-time audio, tiny-ML, latency < 100 мс, distillation и quantization под конкретные чипы.

Обязанности

* Поднимать точность wake-word моделей: Анализ ошибок, подбор loss-функций, semi-supervised доразметка, балансировка датасетов, feature engineering для шума, эхо и речи с акцентами. * Портировать модели на новые устройства: Прототипы на PyTorch, конвертация в ONNX / TFLite, оптимизация под ограниченную память и энергопотребление. * Исследовать и внедрять SOTA-подходы. * Менеджерить качество в проде: A/B-эксперименты.

Требования

*  >5 лет в ML, из них заметная часть в Python + PyTorch / TensorFlow. * Продакшен-опыт c ASR или KWS (keyword spotting). * Глубокое понимание Data Engineering: versioning большого аудио-корпуса. * Умение читать и прототипировать статьи, превращая их в рабочий код. **Плюсом будет:** * Знание C++ * Опыт model compression: pruning, quantization-aware training.

Условия

* гибридный или удаленный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека для сотрудников выгоднее до 7% * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров