Яндекс·9 сент.
ML-инженер в команду данных синтеза речи
Ориентир по рынку≈ 296 000 – 386 000 ₽наша приблизительная оценка по 9 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 3,7 тыс.–4,8 тыс. $
УдалённоMiddleПолная занятостьКорпорация
≈ 296 000 – 386 000 ₽наша приблизительная оценка
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 9 похожих вакансиях ML Engineer уровня Middle.
Живость
Висит 47 дней, признаков фиктивного найма нет.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 7, требований 5. Картина ясна до первого созвона.
- Не сказано
- как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноMLPython
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +46%.
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
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней Яндекс обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Мы строим основу для следующего поколения технологий синтеза речи Яндекса. Здесь петабайты аудио становятся голосом Алисы, переводом видео и аудиокнигами, которыми пользуются миллионы людей. Ищем инженера, который поможет нам создать масштабную платформу данных для обучения речевых моделей и напрямую повлияет на их качество. Леонид Курахтенков
О роли
Руководитель группы данных синтеза речи Команда синтеза речи делает такие продукты Яндекса, как перевод видео, аудиокниги, голос Алисы. В синтезе наступила эпоха перехода от low resource (даже для основных языков) к большим данным и претрейнам. Новые модели позволяют спеть известные песни вашим голосом и произнести любую фразу всего по нескольким секундам вашего голоса. Основа этих моделей — сотни
Чем предстоит заниматься
Работа с данными
Вам предстоит разрабатывать систему хранения действительно больших данных и доступа к ним для ML-разработчиков. В вашем распоряжении будут петабайты аудио, которые необходимо эффективно хранить и быстро обрабатывать
Майнинг данных
Вы будете улучшать пропускную способность текущих пайплайнов сбора данных и масштабировать их для поддержки множества языков, работать с разнородными источниками и строить процессы майнинга аудиоданных
Оценивание качества данных
Вам предстоит работать с процессами оценивания параметров данных, разрабатывать и применять ML-модели детекции шума, музыки, языка, нескольких голосов, синтетической речи, несовпадения текста и аудио. Эти оценки позволят отфильтровать данные и сделать наш синтез лучшим в мире
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Наши требования
Пишете на Python
Строили пайплайны сбора данных для ML
Понимаете, как работать с большими объёмами данных
Применяли на практике, а лучше — обучали ML-модели
Мотивированны и готовы глубоко погружаться в область
