Machine Learning Engineer (Giga Edge)

В этой роли вы будете работать над задачами на стыке машинного обучения, обработки сигналов и production engineering: от детекции шума, шепота и голосовой активности до диаризации, споттинга, биометрии, EOU и routing-логики. Это возможность не просто решать сложные прикладные ML-задачи, а строить и улучшать реальные системы, которые работают в проде, выдерживают требования по latency и качеству и становятся важной частью пользовательского опыта.

Какие вызовы вас ждут:

• разрабатывать, обучать и улучшать ML-модели для аудио- и speech-задач
• работать с полным циклом разработки моделей: от постановки задачи, анализа данных и построения пайплайнов до внедрения, мониторинга и итеративного улучшения в production
• проектировать решения для real-time и streaming-сценариев с жёсткими требованиями к latency, стабильности и качеству
• исследовать и внедрять современные подходы в audio ML и speech ML, выбирая между классическими методами, deep learning и hybrid-подходами в зависимости от задачи и продуктового эффекта
• строить и улучшать системы оценки качества: offline-метрики, тестовые наборы, error analysis, A/B-подходы и другие способы объективно измерять качество моделей
• работать с данными: формировать обучающие выборки, улучшать разметку, искать источники деградации качества, повышать устойчивость моделей к шуму, акцентам, каналам связи и другим вариациям реального мира
• оптимизировать модели и inference-пайплайны для эффективной работы в production-среде
• плотно взаимодействовать с инженерами, исследователями, продуктом и смежными командами, чтобы быстро доводить сильные ML-идеи до рабочего решения
• вносить вклад в техническое направление команды, предлагать новые подходы, поднимать планку качества и помогать принимать архитектурные решения

Что поможет вам быть успешным в этой роли:

• высшее образование в области математики, computer science, физики, статистики, data science
• уверенный senior-уровень в machine learning и практический опыт построения и внедрения ML/DL-моделей в production
• сильная экспертиза в одном или нескольких направлениях, связанных с audio, speech или signal processing
• отличное знание Python и уверенная работа с основным ML-стеком: PyTorch, NumPy, Pandas, Scikit-learn, а также инструментами для обучения, экспериментов и production deployment
• опыт работы с метриками качества
• сильные коммуникационные навыки и способность ясно объяснять сложные технические вещи как инженерам, так и нетехническим стейкхолдерам
• проактивность и желание двигать вперёд не только свою задачу, но и весь ML-контур команды

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (офисы Москва / Санкт-Петербург)
• 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
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера