ML/NLP разработчик

Приглашаем в команду ML/NLP разработчика

Чем предстоит заниматься:

• Поэтапный перевод системы с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог.

• Дебаг голосового пайплайна (поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио, графовых ошибок и т.п.).

• Оперативное принятие архитектурных решений и их самостоятельная реализация в коде.

• Работа с диалоговым стеком и NLP:

• Поддержка и быстрая отладка few-shot классификации сценариев на базе Qwen и классификаторов на BERT.

• Учёт краевых случаев, исправление ошибочных срабатываний интентов.

• При необходимости — finetuning локальных LLM (извлечение сущностей, удерживание инструкций).

• Работа с речевым стеком:

• ​Интеграция и поддержка ASR на базе GigaAMv2 (отладка качества распознавания, работы VAD и передачи текста дальше по пайплайну).

• Дообучение и настройка инфереса собственных и опенсорсных TTS и систем клонирования голоса для достижения нужного качества звучания и скорости работы.

Что мы ожидаем от вас:

• Экспертиза в NLP и LLM:

• Уверенный опыт работы с LLM/SLM (Few-shot learning, prompt engineering) и BERT (классификация сценариев и интентов).

• Практический опыт finetuning LLM (PEFT, LoRA/QLoRA) под узкие прикладные задачи.

• Уверенный дебаг LLM: умение быстро понять, почему модель ответила не так, и исправить это промптом, гиперпараметром или файнтюном.

• ​Экспертиза в голосовом стеке:

• Опыт дообучения и оптимизации TTS-моделей.

• Опыт работы и интеграции современных ASR-систем (в частности, GigaAMv2).

• Диалоговые системы и дебаг:

• Опыт работы как с графовыми/сценарийными диалоговыми движками, так и с LLM-агентами.

• ​Высокая скорость диагностики проблем в инференсе, локализации багов и принятия инженерных решений.

• Уверенное владение Python (PyTorch, huggingface, фреймворки инференса) и Go.

• ​Опыт работы с оптимизацией инференса под low-latency (vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, ONNX Runtime).

• Практика…