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
Откликнуться на вакансию
Порекомендовать друга