Senior Deep Learning Engineer (Speech / Audio Foundation Models)

🏢 ОфисSeniorПолная занятость

Зарплата не указана

Навык востребован (Python). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Описание вакансии

Мы ищем сильного Deep Learning-инженера для развития и вывода на принципиально новый уровень GigaAM — лучшей open-source-модели для распознавания речи на русском языке.

GigaAM — это не только исследовательский проект, но и core-модель, которая определяет качество работы многих ключевых продуктов экосистемы: GigaChat Audio, ASR, TTS, GigaChat Video и других.

Сейчас мы стоим перед масштабным вызовом: кратное увеличение параметров модели, масштабирование данных на несколько порядков, расширение языкового покрытия и выход за рамки распознавания речи в сторону general audio understanding. Если вы хотите создавать state-of-the-art-решения, которыми будут пользоваться миллионы, и вносить вклад в развитие мирового open-source — нам по пути!

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

Масштабирование данных: увеличение объемов данных для обучения на несколько порядков, построение эффективных пайплайнов, их фильтрации и подготовки.

Развитие архитектуры и метода предобучения: улучшение мультиязычных свойств модели и расширение её возможностей в сторону анализа аудио-неречевой природы.

Scaling laws: масштабирование модели по количеству параметров в несколько раз.

Research & Engineering: стабилизация процессов предобучения, проведение ML-экспериментов, проверка гипотез и доведение результатов до прода и публикаций.

Требования

Уверенное владение Python и PyTorch.

Distributed Training: практический опыт распределенного обучения, понимание ограничений и принципов работы под капотом (DDP, FSDP, ZeRO).

Опыт оптимизации DL-пайплайнов: профилирование и оптимизация узких инфраструктурных мест в процессе обучения (I/O bottlenecks, memory management, GPU utilization).

Экспертиза в Speech/Audio: понимание современных подходов и state-of-the-art-архитектур в Speech/Audio Self-Supervised Learning.

Условия

крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка.

дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.

возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций.

возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис.

ежегодный пересмотр зарплаты, 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 выгоднее до 7% для каждого сотрудника.

бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.