Senior/Middle ML Researcher (Audio)

Подробное описание вакансии:

Нажмите, чтобы развернуть...

Всем привет! Mы - группа модальности аудио в составе отдела экспериментальных технологий в направлении рекомендаций AI VK. Ищем сильного ML инженера-исследователя, заинтересованного в работе с аудио данными. В фокусе нашей группы - развитие аудио-модальности для задач рекомендаций и не только. Одна из основных задач - разработка foundation аудио-моделей. В настоящее время мы разрабатываем аудио-языковые модели, а также различные контентные эмбеддеры и классификаторы. На регулярных 1-1 мы фокусируемся на профессиональном росте и стремимся, чтобы каждый занимался тем, что ему интересно. Мы активно принимаем участие в конференциях и готовим статьи уровня A*/A (совместно с отделом исследований, которым руководит Александр Дьяконов).

Обязанности
- Исследовать и воспроизводить последние научные достижения (SOTA) в области ML для аудио
- С нуля проектировать, обучать и оценивать большие аудио-модели на масштабных данных
- Разрабатывать контентные аудио модели для работы в различных доменах VK
- Готовить данные, строить пайплайны, проводить эксперименты, анализировать результаты
- Доводить успешные эксперименты до пилота и внедрения в продукт совместно с продуктовыми командами
- Делиться результатами через публикации и выступления

Требования
- Практический опыт работы в DL
- Уверенное знание Python и PyTorch
- Опыт оптимизации и внедрения моделей в продакшн
- Знание классических алгоритмов и структур данных

Будет плюсом
- Подтвержденный опыт работы с аудио данными
- Опыт чтения и воспроизведения алгоритмов из научных статей
- Опыт работы с YTsaurus, k8s и Triton Inference Server
- Знание SQL
- Опыт построения рекомендательных систем

Что предлагаем
- Конкурентная заработная плата
- Гибкий график работы
- Профессиональная команда с большой долей выпускников ШАД, МФТИ, ФКН и других топовых вузов
- Комфортный офис в центре города (БЦ Аврора)
- ДМС
- Бонусы и скидки от партнёров VK

Дополнительная информация
Удаленная разработка и запуск экспериментов на кластере с GPU (сотни a100 и h100).