Senior Deep Learning Engineer (Speech LLM)

Локация: гибрид или офис

Компания

Сбер развивает решения на стыке Data Science, искусственного интеллекта, распознавания речи и мультимодальных технологий.

Что делать

• Обучать большие Audio-conditioned LLM для Next Gen ASR.
• Расширять ASR за пределы транскрибирования: добавлять инструктивность, временные метки, диаризацию спикеров, теги звуковых событий и keyword prompting.
• Проводить масштабные эксперименты с Supervised Fine-Tuning и Online Reinforcement Learning.
• Использовать LLM-based ASR для автоматической разметки и создания датасетов для ASR-, TTS- и мультимодального pre-training.
• Выполнять knowledge distillation из тяжелых LLM в быстрые модели для production-сценариев.
• Анализировать научные статьи, проверять гипотезы и доводить успешные исследования до production.

Требования

• Уверенное владение Python и PyTorch, включая модульный код, ООП, типизацию и тестирование.
• Практический опыт распределенного обучения больших моделей и понимание DDP, FSDP, Tensor Parallelism и Context Parallelism.
• Знание современных пайплайнов обучения LLM: Pre-training, SFT, DPO и Online RL.
• Понимание современных архитектур LLM, включая DeepSeek3.2 и Qwen3.5.
• Исследовательский подход: чтение научных статей, постановка экспериментов и перенос идей в работающий код.

Хорошо, если есть

• Опыт работы с аудио и/или мультимодальными LLM.

Культура и преимущества

• Крупное DS&AI-сообщество из более чем 600 специалистов банка.
• Дайджесты о разработках в DS&AI и отчеты с международных конференций.
• Возможность участвовать в НИРах и быть соавтором статей для международных конференций.
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
• Доступ к образовательным программам СберУниверситета, расширенному ДМС, корпоративной пенсионной программе и другим корпоративным льготам.

Процесс найма

• Первичный этап — общение с AI-рекрутером в Telegram; диалог занимает около 10 минут.