Data Scientist (Аудиоаналитика)

Data Scientist (Аудиоаналитика) офис в г. Новосибирск

Компания

ROBOTMIA

Условия

Требования

Аналитик по данным Алгоритмы и структуры данных Docker Scikit-learn TensorFlow ClickHouse PyTorch Pandas Python SQL Новосибирск Привет!

Robotmia – продуктовая IT-компания, специализирующаяся на технологиях машинного обучения, искусственного интеллекта и понимания естественного языка. На рынке больше 7 лет и каждый год растет минимум в 2 раза.

Основные продукты – "Голосовой ассистент" и "Модуль определения автоответчиков". С их помощью наши клиенты кратно увеличивают качество обслуживания своих пользователей и в разы сокращают расходы. А с операторов call-центров снимают скучную и рутинную работу. Наши клиенты — российские компании из самых разных сфер (логистика, медицина, банковский сектор и другие). Многих из них ты можешь найти в ежегодном рейтинге Forbes “ТОП-200 крупнейших частных компаний России”. Кого мы ищем:
Нам нуженData Scientist , нацеленный на бизнес-результат. Мы не занимаемся исследованиями ради исследований. Ты должен понимать: модель ценна только тогда, когда приносит прибыль или сокращает издержки. Ждем прагматика и энтузиаста, который умеет быстро проверять гипотезы и доводить решения до продакшна. Чем предстоит заниматься:

• Анализировать большие объемы аудиоданных (работа с ClickHouse) и проводить EDA для поиска неочевидных закономерностей;
• Формулировать гипотезы, жестко привязанные к бизнес-метрикам (снижение операционных расходов, рост точности детекта);
• Работать с сильным дисбалансом классов при классификации аудио;
• Настраивать и применять алгоритмы кластеризации данных для выявления скрытых паттернов;
• Исследование и применение современных архитектур нейронных сетей (CNN, RNN, LSTM, TCN и др.);
• Работать над задачами коррекции аудио (шумоподавление) с применением современных архитектур;
• Управлять ML-экспериментами через ClearML, обеспечивая воспроизводимость результатов.

Мы ожидаем от тебя:

• Опыт в DS/ML от 3 лет, с фокусом на результат, а не на процесс;
• Умение работать с большими базами данных (ClickHouse) и писать сложные аналитические запросы;
• Опыт кластеризации данных (K-Means, DBSCAN, иерархические методы) и настройки этих алгоритмов;
• Умение выбирать и настраивать архитектуры нейронных сетей для задач классификации (CNN, RNN, LSTM, Transformer и др.);
• Опыт решения задач классификации с сильным дисбалансом классов (sampling, weighted loss, синтетические данные);
• Python, Pandas/NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow;
• Библиотеки для аудио: Librosa, torchaudio;
• Опыт работы с ClearML (MLflow, Weights & Biases — как альтернатива, но плюсом именно ClearML);
• Опыт разработки систем автоматического алертинга (мониторинг дрифта, аномалий, падения метрик в проде с автореакцией);
• Git, Docker, Kubernetes (понимание CI/CD для ML).

Будет плюсом:

• Опыт с архитектурами RNN, LSTM, TCN, Transformer, WaveNet;
• Решения задач Source Separation или шумоподавления;
• Участие в Kaggle с задачами классификации небалансированных классов;
• Опыт работы с потоковыми данными и реальными production-системами.

Мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании;
• Гибкий рабочий график 5/2, гибридный формат работы;
• Стабильную зарплату 2 раза в месяц, отпуска и больничные;
• Персонального наставника;
• Креативную дружную команду, готовую помочь, научить и поддержать;
• Удобный офис в Академгородке (2 мин. от станции Сеятель);
• Уютную атмосферу и классные корпоративы;
• Корпоративное обучение и карьерный рост.

Мы не корпорация, наша стратегия основана на доверии и долгосрочных отношениях. Если ты согласен с фразой “Ты – причина всех своих решений” - нам точно по пути!
Ждем твой отклик.

Показать контакты