ML-разработчик/ML Engineer (JUNIOR)

Компания "Лашкевич Наталья Васильевна"

Привет! Мы "Естественный интеллект" — компания, специализирующаяся на разработке современных AI-решений, блокчейн-проектов и наукоемких исследований.

Мы разрабатываем сервисы в домене речи и музыки.

Наш стек: Python, Sklearn, Pandas, Numpy, PyTorch, Linux, Docker, FastAPI, WebSocket, ClearML

Эта вакансия — отличный старт для начинающих ML-инженеров. Вместе с командой ты пройдёшь весь цикл создания и развёртывания ML-модели и получишь ценный опыт!

Зачем тебе к нам:

• Стать профессионалом. Будешь строить ML-пайплайны: от сбора данных и обучения ML-модели до развёртывания и мониторинга в промышленной среде
• Решать, как лучше выполнить задачу. Мы верим, что сильному специалисту достаточно сформулировать цель, а он сам найдёт способы её достижения. Наши разработчики влияют не только на технические, но и на продуктовые решения. Мы обсуждаем их всей командой, где каждый может высказаться, поспорить и предложить свою идею
• Видеть результат своей работы. Мы отвечаем за сервисы, которые напрямую влияют на важные метрики компании

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и поддержка моделей в домене речи и музыки

• Исследование в области синтеза и распознавания речи, генерации музыки, пения

• Разработка требований по улучшению данных для улучшения качества моделей

• Разработка пайплайнов обработки данных и обучение моделей

• Кластерное обучение больших моделей

• Разработка и тестирование гипотез в области генерации и классификации аудио данных

• Разработка микросервисов на базе различных API технологий

Что нужно, чтобы к нам присоединиться:

• Высшее техническое образование (в процессе получения образования : 3-4 курса)

• Опыт работы со стеком или знание принципа работы: Python, Sklearn, Pandas, Numpy, PyTorch pytorch-lightning, gitlab/github, Linux, Docker, FastAPI, WebSocket, ClearML

• Понимание принципов работы Transformer архитектур

• Понимание принципов работы GANs архитектур

• Понимание принципов работы моделей распознавания и синтеза речи (VITS, Conformer

Будет плюсом:

• курсы по ML, Data Science и т.д. приветствуются

• понимание основ принципа работы NLP, LLM

• знание английского на уровне B1 и выше

• знание основ музыкальной теории

• опыт работы с Linux, Docker, Jupyter Notebook

Ключевые навыки:

• Transformer Architecture, LoRA, ASR, TTS

• Python, PyTorch, NumPy, Pandas, librosa, pytorch-lightning

• Умение читать и понимать научные статьи

• Проектирование и разработка высоконагруженных клиент-серверных приложений

• Владение ООП, Работа с Git, Linux

• Подготовка ML моделей: сбор и предобработка данных, обучение, анализ качества, оптимизация нейронных моделей

С нами классно:

• Интересные международные проекты

• Высокая степень свободы

• Возможность финансового роста, роста в знаниях и компетенциях

• Доступ к лицензированным инструментам и обучающим материалам по музыкальным нейросетям

• Творческая атмосфера и обмен опытом в сообществе специалистов по цифровым медиа

• Официальное трудоустройство в аккредитованную IT-компанию

• ДМС

• Гибридный (или удаленный) график работы

• Просторный офис в центре Петербурга