Мы развиваем систему анализа акустических сигналов в реальном времени на основе
технологий машинного обучения. Продукт ориентирован на автоматическое распознавание специфических звуковых паттернов в окружающей среде.
Обязанности:• Подбор, подготовка и разметка аудио-датасетов
• Обучение и переобучение нейросетевых моделей
• Тонкая настройка параметров моделей для повышения точности распознавания
• Оценка качества работы модели, проведение тестирования
• Оптимизация алгоритмов обработки аудио-потока
• Взаимодействие с командой разработчиков для интеграции модели в программный комплекс
Требования:• Опыт работы с нейросетями (TensorFlow, PyTorch или аналоги)
• Понимание принципов обработки аудио-сигналов (MFCC, спектрограммы и др.)
• Опыт работы с Python
• Приветствуется опыт решения задач классификации или детекции по аудио
• Знание Docker / Linux
Будет плюсом:• Опыт оптимизации моделей для работы в реальном времени
