Руководитель группы голосовой идентификации в Алису
Идентификация пользователей по голосу помогает Алисе правильно рекомендовать контент и учитывать индивидуальные предпочтения каждого, кто обращается к колонке. Вы возглавите небольшую команду, отвечающую за полный ML-цикл. Ждём, что вы хорошо знаете Python и C++ и глубоко разбираетесь в ML.Руководство командой
Вы возглавите команду из 2–4 человек, отвечающую за полный цикл машинного обучения: сбор данных, разработку и улучшение моделей, их внедрение, а также поддержку и мониторинг работы компонентов в продакшене. Кроме того, потребуется взаимодействовать с аналитиками и другими разработчиками, которые участвуют в проекте и помогают вашей команде. Улучшение качества голосовой идентификации
Одна из самых сложных и наукоёмких задач в нашей команде — улучшать качество распознавания голоса. Это включает постановку и планирование экспериментов, а также развитие инфраструктуры для обучения моделей. Улучшение инфраструктуры в продакшене
Кроме повышения качества моделей, мы также обеспечиваем стабильность их работы в продакшене, оптимизируем инференс и внедряем новые архитектуры.* Руководили командой * Хорошо знаете Python и C++ * Готовы погружаться в новые технологии, предлагать и реализовывать идеи по их улучшению * На глубоком уровне понимаете базу классического машинного обучения * Понимаете, как устроены современные нейросетевые модели * Внедряли и улучшали модели для решения продуктовых задач
Вы возглавите команду из 2–4 человек, отвечающую за полный цикл машинного обучения: сбор данных, разработку и улучшение моделей, их внедрение, а также поддержку и мониторинг работы компонентов в продакшене. Кроме того, потребуется взаимодействовать с аналитиками и другими разработчиками, которые участвуют в проекте и помогают вашей команде. Улучшение качества голосовой идентификации
Одна из самых сложных и наукоёмких задач в нашей команде — улучшать качество распознавания голоса. Это включает постановку и планирование экспериментов, а также развитие инфраструктуры для обучения моделей. Улучшение инфраструктуры в продакшене
Кроме повышения качества моделей, мы также обеспечиваем стабильность их работы в продакшене, оптимизируем инференс и внедряем новые архитектуры.* Руководили командой * Хорошо знаете Python и C++ * Готовы погружаться в новые технологии, предлагать и реализовывать идеи по их улучшению * На глубоком уровне понимаете базу классического машинного обучения * Понимаете, как устроены современные нейросетевые модели * Внедряли и улучшали модели для решения продуктовых задач