Мы ищем не просто разработчика, а архитектора и глубокого эксперта, который понимает внутреннее устройство современных нейросетей. Нам не нужны решения «на коленке» через ChatGPT; нам нужен человек, который знает, как разобрать модель на части, дообучить её под конкретную задачу и заставить летать на продакшн-серверах без перегрева железа.
Что мы ценим в кандидате:
Глубокое понимание матчасти: Вы знаете, как работают трансформеры, механизмы внимания и архитектуры STT/TTS изнутри, а не только на уровне вызова библиотек.
Инженерный подход: Для вас важно не просто «чтобы заработало», а чтобы архитектура была масштабируемой, код чистым, а инференс — оптимизированным.
Опыт «взрослой» разработки: Способность не только писать код, но и курировать направление, принимать архитектурные решения и нести за них ответственность.
Основные задачи:
STT & TTS: Развитие и глубокая оптимизация решений на базе Whisper и других моделей для работы со звуком и текстом.
Training & Fine-tuning: Подготовка датасетов, обучение и дообучение моделей под специфику наших задач.
High-load Архитектура: Проектирование систем, способных переваривать большие объемы данных и аудио без деградации производительности.
Оптимизация нагрузок: Работа с GPU-инференсом, квантованием и распределенными вычислениями (чтобы серверы «жили», а не «плавились»).
Курирование разработки: Технический надзор за AI-направлением, ревью решений, выстраивание процессов поддержки и развития моделей.
Наш стек и требования:
Язык: Экспертный Python (Asyncio, паттерны).
ML Stack: Глубокий опыт с PyTorch/TensorFlow, Transformers, библиотеками для работы с аудио и NLP.
Data: Умение работать с большими данными, знание PostgreSQL и инструментов обработки данных.
Domain Knowledge: Обязателен практический опыт в задачах Speech-to-Text и Text-to-Speech.
Infrastructure: Docker, понимание работы с CUDA, оптимизация моделей для продакшна (ONNX, TensorRT и др.).