ML Engineer

Стагнация и работа по регламентам — не про нас. В Звуке демократичная и свободная культура: мы практикуем гибкие методологии, совершенствуем процессы и прокачиваем наших сотрудников.

Описание вакансии

Чем предстоит заниматься

Основная задача: активно контрибьютить в направлении ML-обработки аудио

Ресерчить в поисках свежих ML/DL подходов работы с аудио сигналом, в том числе open source моделей

Готовить MVP - валидироваться со знатоками и ценителями музыки, есть ли полезный результат от модели

Что мы ждем от будущего коллеги

Работа должна быть в удовольствие, поэтому мы предлагаем

Возможность принять участие в развитии продукта, которым пользуются миллионы

ДМС с первого рабочего дня, включая стоматологию

Банально, но факт: у нас белая зарплата и оформляем по ТК РФ

Дизайнить и проводить АВ-тесты

Готовить и защищать продакшн-решение на основе выбранной модели: написать пайплайн обсчета, прикинуть модели данных и требуемые модели инфру, оценить устойчивость решения

Знание современных DL-фреймворков

Знание подходов music information retrieval

Уверенное использование Python, Git, Docker, Kubernetes и FastAPI

Гибридный график работы

Стильное рабочее пространство рядом с м. Кутузовская (буквально 5 минут от метро / МЦК) или удаленный формат работы

Компенсацию обучения и митапов

Крутые корпоративы, вписки на концерты и мероприятия

Поддерживать экспертизу других разработчиков по теме анализа музыкального аудио: активно делиться наработками, обмениваться опытом и знаниями

Умение работать с распределёнными данными Hadoop, Spark, SQL

Опыт работы с Airflow

Желание работать, как часть команды

Документирование своих решений

А именно:

Будет плюсом:

Background в музыке

Опыт построения realtime рекомендаций на потоках стриминга. Например, с использованием Apache Beam или на более знакомых вам фреймворках

RL для домена рекомендаций