← К каталогу
СБ

СБЕР

Senior Deep Learning Engineer (Speech / Audio Foundation Models)

ОфисSeniorМосква, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение20 мин. назад
Впервые замеченатолько что
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

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 ее 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…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU