Deep Learning Engineer (ASR)

Описание

Компания Сбер ищет хорошего специалиста на вакансию Deep Learning Engineer (ASR) . Москва (Россия). Полный рабочий день. Требуемые навыки: #senior, #Python, #Алгоритмыиструктурыданных, #DeepLearning, #PyTorch, #Машинноеобучение.

Требования

Python, Алгоритмы и структуры данных, Deep Learning, PyTorch, Машинное обучение

Обязанности

О компании и команде

Мы ML команда распознавания речи (ASR). Развиваем технологии распознавания речи во всей экосистеме Сбера: от умных устройств и видео-конференций до телефонного канала и B2B-продаж.

Недавно мы выложили в open-source SSL модель GigaAM (GitHub, arXiv), а ее улучшенная версия GigaAM Max уже доступна в @smartspeech sber bot и умных устройствах. Следующая амбициозная цель донести то же качество до всех поверхностей: от высоконагруженных колл-центров до компактных CPU-моделей.

Поэтому основными задачами будут исследование методов онлайн-дистилляции, обучение потоковых моделей, ансамблирование моделей в продакшене, эксперименты с новыми архитектурами и многое другое!

Ожидания от кандидата

• python: модульный код, ООП, concurrency, pep, тесты
• хорошее знание алгоритмов и структур данных
• понимание методов оценки качества ML-систем
• глубокие теоретические знания в DL + опыт отладки/обучения (крайне желателен multi-gpu)
• знание современных подходов в NLP/Speech
• pytorch + способность разобраться во фреймворках (lightning, NeMo, fairseq, huggingface)
• docker: сборка образов для обучения/тестирования моделей
• linux, git.

Будет плюсом:

• знание C++
• опыт оптимизации нейросетей для инференса
• опыт работы с crowdsource-разметкой
• базовое знание цифровой обработки сигналов.

Условия работы

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• корпоративный спортзал и зоны отдыха.

Бонусы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• система обучения для профессионального и карьерного развития, еженедельные встречи с разборами статей, возможность преподавать на курсах по речевым технологиям (МФТИ, МГУ и другие площадки), участие и выступления на конференциях, возможность менторить стажеров в исследовательских проектах
• сильная команда специалистов (от низкоуровневых алгоритмов улучшения качества звука до оптимизации инференса на CUDA). Выпускники ШАД, МФТИ, ВШЭ, Сколтех, МГУ, ex-Yandex
• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
• программа ипотеки для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Дополнительные инструкции

Про этапы оценки:

1. HR-скрининг
2. Три технические секции по 1 часу каждая: Алгоритмы Python/C++, Общий ML, спец.секция NLP+Speech. Формат - lifecoding.
3. HR-интревью
4. Финал с командой.