ML Engineer (ASR, GigaChat Data)

Сбер·Москва·21 июля

ML Engineer (ASR, GigaChat Data)

Ориентир по рынку≈ 300 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 16 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 300 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Смущает только, что вакансия висит давно.

2 из 4 в норме

Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту

Деньги

Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 16 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.

платят меньше300 000 – 375 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Открыта уже 90 дней. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.

Зарплата не указана

Открыта давно

Описание

Обязанности: 5, требования: 7. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС и компенсация спорта

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPython

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Чем предстоит заниматься

Подготовка данных для обучения и тестирования моделей

Разработка и поддержка data pipeline’ов

Анализ качества моделей через данные и метрики

Поиск точек роста и проблемных сценариев

Работа с продовыми и beta-логами устройств

Наши требования

Уверенный Python (алгоритмы, структуры данных, async)

Опыт работы с данными в ML-задачах

Понимание метрик качества моделей

Базовая статистика

Опыт в speech-задачах (ASR, VAD, diarization, keyword spotting)

Опыт построения data pipeline’ов

Опыт с разметкой и краудсорсингом

Мы предлагаем

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

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Дополнительно

Мы — команда GigaChat Data, готовим данные для обучения базовых моделей GigaChat во всех модальностях (Text, Vision, Audio): SFT, RLHF, навыки, безопасность и продуктовые сценарии

Сейчас ищем специалистов в данные под проекты, связанные с ML на устройствах: офлайн-ассистент, локальное ASR, keyword spotting, VAD/EOU и персонализация

_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!_