sifox

Senior AI/ML Researcher (Speech & LLM: ASR, TTS, Voice AI)

Мы делаем голосовой AI для бизнеса. Наши модели каждый день разговаривают с абонентами в реальном времени. Мы резиденты «Сколково» и никогда не останавливаемся на достигнутом.

sifox На сервисе с: 19.10.26 12:05

Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

О нас

Мы делаем голосовой AI для бизнеса. Наши модели каждый день разговаривают с абонентами в реальном времени. Мы резиденты «Сколково» и никогда не останавливаемся на достигнутом.

Мы трансформируемся в AI-native компанию. AI для нас не только продукт, но и способ работать: исследования, разработку и операционку мы постепенно отдаём агентам, а люди занимаются тем, что агентам пока не под силу. Поэтому мы ждём, что каждый в команде строит такую автоматизацию вокруг своей работы.

Кого мы ищем

Исследователя уровня Senior, который хорошо разбирается в речи и LLM и умеет доводить идеи до продакшн. Вы будете развивать голосовой стек: распознавание, синтез, LLM и голосовых агентов, которые ведут диалог с абонентом в реальном времени. Нам важно, чтобы вы следили за тем, что происходит в генеративном AI, быстро проверяли новые идеи и превращали лучшие из них в решения, которые выдерживают нагрузку операторского масштаба.

Работаем удалённо. Если хочется в офис, он есть в Москве у м. Динамо.

Чем предстоит заниматься

  • Искать и внедрять SOTA-подходы в ASR, TTS и LLM. Например: лучше распознавать речь в узком телефонном канале, снижать задержку в стриминге, поддерживать low-resource языки, делать синтез естественнее.

  • Воспроизводить свежие статьи: реализовывать методы, обучать модели и проверять, как они работают на наших данных.

  • Собирать голосовых агентов на связке ASR → LLM → TTS с минимальной задержкой и исследовать end-to-end и speech-to-speech подходы.

  • Делать стриминговый ASR на современных архитектурах (Conformer, transducer-модели, Whisper, доработанный под стриминг) с шумоподавлением и адаптацией под телефонный канал.

  • Развивать нейросетевой синтез речи: интонацию, эмоции, клонирование голоса, стриминговый TTS.

  • Обучать модели ASR и TTS для русского и low-resource языков.

  • Применять LLM в виртуальных ассистентах и антиспаме: дообучать (в том числе через RLHF и DPO), строить RAG и tool calling, оценивать качество и безопасность ответов.

  • Ускорять инференс: квантизация, дистилляция, KV-cache и батчинг для LLM, оптимизация под GPU и CPU, перенос критичных частей с Python на C++.

  • Автоматизировать свою работу: строить агентов и пайплайны между ними для экспериментов, анализа данных, оценки моделей и рутины.

  • Влиять на архитектуру AI-решений и выбор технологий.

  • Тестировать модели под нагрузкой, интегрировать и масштабировать их в продуктах.

Что для нас важно

  • Обязательно: вы уже строите AI-инфраструктуру вокруг своей работы. Используете агентов, связываете их в пайплайны и автоматизируете то, что раньше делали руками. У нас так работает каждый, поэтому на это мы смотрим в первую очередь.

  • От 5 лет коммерческого опыта в ML/AI, от 3 лет в речевых технологиях (ASR и/или TTS).

  • Вы работали с современными архитектурами для речи: трансформеры, Conformer, Whisper, нейросетевой TTS (VITS, FastSpeech, диффузионные и flow-matching модели, нейрокодеки).

  • У вас есть практический опыт с LLM: fine-tuning (LoRA/PEFT), пайплайны на базе LLM (RAG, агенты), развёртывание и оптимизация инференса (vLLM, TensorRT-LLM или аналоги). Вы понимаете, как устроены внимание и KV-cache, стратегии декодирования (sampling, beam search, speculative decoding) и архитектура Mixture of Experts (MoE), включая её обучение и инференс.

  • Вы дообучали LLM методами RLHF и DPO.

  • У вас есть исследовательский опыт: вы ставили эксперименты, разбирали научные статьи, обучали модели с нуля.

  • Вы выводили модели в продакшен в высоконагруженных системах, где важна задержка.

  • Вы глубоко знаете Python и ML-стек: PyTorch, ONNX, OpenVINO, Triton Inference Server, pytest.

  • Уверенно пишете на C++, когда нужно ускорить критичные компоненты.

  • Знаете аудиобиблиотеки (librosa, torchaudio) и speech-фреймворки (Kaldi, NVIDIA NeMo, ESPnet и др.). Понимаете теорию обработки речи и физику звука: динамическое программирование (Viterbi, DTW, CTC/RNN-T), beam search, в том числе с внешней языковой моделью, WFST, цифровую обработку сигналов (STFT, мел-спектрограммы, фильтрация).

Будет плюсом

  • Опыт с мультимодальными и audio-LLM, speech-to-speech моделями.

  • Публикации, доклады, open-source или соревнования по speech/NLP/GenAI.

  • Опыт в телекоме.

Скорее всего, мы подойдём друг другу, если

  • Вам интересно работать в неопределённости, когда задача приходит в виде проблемы, а не пошаговой инструкции.

  • Вы сами решаете, что делать дальше: формулируете гипотезы, предлагаете решения и доводите их до результата, не дожидаясь, пока вам распишут план.

  • Вам важно, чтобы модель заработала у оператора на живых звонках, а не только показала хорошую метрику в ноутбуке.

  • Рутину вам хочется автоматизировать, а не терпеть.

  • Вы спокойно относитесь к смене приоритетов и быстро переключаетесь.

Скорее всего, мы не подойдём друг другу, если

  • Вы рассчитываете на подробное ТЗ и чёткие инструкции, что, куда и как делать. У нас их часто нет: задачу нужно уметь уточнить и разложить самостоятельно.

  • Вам комфортнее работать в режиме «жду, когда поставят задачу». Это нормальный стиль, и во многих крупных компаниях работа устроена именно так, но у нас иначе.

  • Вы не готовы менять привычные способы работы и не видите смысла в AI-инструментах для себя.

  • Вам интересно исследование ради исследования, без доведения результата до продукта.

Что мы предлагаем

  • Фиксированную зарплату и годовую премию по результатам. Уровень дохода обсуждаем с финальным кандидатом.

  • Удалённую работу или офис у м. Динамо, как вам удобнее.

  • Гибкий график: время начала дня вы согласуете с руководителем.

  • Оформление по ТК РФ.

  • ДМС после испытательного срока (3 месяца).

Похожие вакансии Data Science & ML

Другие площадки
СБЕР

Руководитель команды RnD Data Science

СБЕРНа сервисе с: 28.06.26 12:05↑ Вакансия с автоподнятием
450k–650k ₽РоссияМоскваГибрид

Управление «Моделирование и исследование данных» — центр экспертизы Data Science в Блоке Сеть Продаж. Мы создаем и внедряем E2E-решения на основе машинного обучения и искусственного интеллекта, которые напрямую влияют на ключевые бизнес-процессы и клиентский опыт в отделениях Сбера. Для усиления нашего стратегического R&D-направления ищем опытного лидера, который будет формировать технологическую повестку и доводить передовые AI-инициативы до реального бизнес-эффекта.

Наша исследовательская AI-команда развивает Copilot сотрудника банка — виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом. Сейчас Copilot работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.

Обязанности

  • Стратегическое лидерство R&D-направления: Поиск, оценка и внедрение новых технологий (ML/DL/LLM, агенты), формирование технологического видения развития AI в Блоке.
  • Управление портфелем AI-проектов: Ответственность за жизненный цикл E2E-проектов — от анализа бизнес-проблемы до промышленного внедрения в бизнес-процесс.
  • Руководство командой: Управление командой Data Scientist (постановка задач, менторинг, развитие компетенций, оценка эффективности).
  • Ключевая коммуникация с заказчиками: глубокое погружение в бизнес-процессы, трансляция сложных технических концепций на язык бизнес-ценности, оценка трудоемкости и управление ожиданиями.

Требования

  • Опыт руководства командой Data Scientist/ML от 2-х лет.
  • Глубокий экспертный бэкграунд в Data Science: опыт работы с ML/DL/NLP от 5+ лет, понимание полного цикла разработки и внедрения моделей.
  • Доказанный опыт успешного вывода в продакшн сложных ML/AI-решений, включая LLM-решения и агентов.
  • Продвинутые soft skills: лидерство, стратегическое мышление, умение вести переговоры и аргументированно отстаивать позицию на всех уровнях управления.
  • Опыт разработки на Python, уверенное владение стеком DS/ML, опыт работы с большими данными (Hadoop/Spark, GreenPlum, SQL).
  • Знание основ управления проектами (Agile/Scrum, Waterfall).

Условия

  • Полное соблюдение ТК РФ, льготные условия по программам страхования, кредитования для сотрудников Банка;
  • График 5/2, офис на м. Кутузовская;
  • Режим работы на выбор — офис или гибрид.
  • Достойный уровень вознаграждения (оклад + внушительная годовая премия);
  • ДМС с первого дня работы и льготная мед. страховка для близких родственников;
  • Социальная поддержка сотрудников;
  • Возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка — на основе передового опыта и инновационных идей;
  • Широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании;
  • Бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.;
  • Корпоративная пенсионная программа.
Эта вакансия также есть на:Сайт компании
Другие площадки
СБЕР

Middle/Senior NLP Data Scientist, Quant

СБЕРНа сервисе с: 28.06.26 12:05↑ Вакансия с автоподнятием
от 200k ₽РоссияМоскваОфис

В нашей компетенции — создание, тестирование и вывод в промышленную среду моделей для бизнеса с корпоративными клиентами и финансовыми институтами Департамента глобальных рынков Сбера.

Мы помогаем внутренним и внешним клиентам увеличивать доходность, создаем информационную платформу, проводим анализ финансовых рынков, работаем с разными форматами данных, в том числе занимаемся текстовой аналитикой.

Обязанности

  • исследование данных с использованием state-of-the-art (SOTA) подходов.
  • разработка моделей машинного обучения в области NLP и NER.
  • автоматизация и оптимизация процесса продаж инструментов глобальных рынков.
  • осуществление fine-tuning-а LLM.
  • имплементация RAG-ов на основе данных Банка.
  • развитие платформы по использованию и развитию LLM.
  • интеграция LLM в бизнес-процессы подразделения.
  • интеграция API, сервисов, построение пайплайнов моделей.

Требования

  • высокий уровень математического аппарата — математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей.
  • предпочтителен опыт в финансовой сфере, финтехе или области анализа данных (от 3-х лет).
  • детальное понимание моделей машинного обучения и алгоритмов.
  • опыт управления проектами и взаимодействия со смежными командами.
  • глубокое понимание инструментов финансового рынка является дополнительным преимуществом.
  • уверенное владение Python.
  • опыт в разработке NLP моделей или компьютерной лингвистике.
  • инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

  • формат работы — офис (ст.м. Ленинский проспект).
  • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха.
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
hh.ru
warefly

AI / Data Python Developer

wareflyНа сервисе с: 07.06.26 23:27↑ Вакансия с автоподнятием
100k–170k ₽РоссияКазаньУдалёнка

Привет!

Мы — продуктовая IT-компания со стабильным продуктом, который с каждым годом растёт и развивается. В связи с расширением команды мы ищем Python-разработчика в AI Data Growth Lab, работающего на стыке данных и аналитики, ML-моделей и AI-фич продукта, внутренних сервисов, внешних API и интеграций.

Нам нужен человек, который:

  • Уверенно пишет поддерживаемый Python-код

  • Понимает принципы обработки и хранения больших данных

  • Умеет доводить ML-идеи до продакшена

  • Понимает, что такое продукт, а не только модели

Мы строим интеллектуальные механики вокруг пользовательских данных:
Персонализация, предсказания поведения и рекомендации, антифрод, B2B-аналитика, AI-помощники.

Требования:

Уверенный Python (3+ лет), чистый код, понимание архитектуры;

Работа с данными: SQL pandas / numpy, понимание бизнес метрик, агрегаций, окон, когорт;

ML / Data: опыт работы с ML-библиотеками, понимание ML-пайплайна: данные → модель → прод;

Backend / API: FastAPI / Flask, REST / JSON, Асинхронность.

Будет плюсом:

  • ClickHouse (очень большой плюс);

  • Опыт с HuggingFace / трансформерами;

  • Опыт работы с продуктовой аналитикой.

Обязанности:

  • Подготовка и обработка данных;
  • ML модели (подбор и обучение, эксперименты, подготовка к продакшену);
  • Создание и поддержка Дашбордов и аналитика;

  • Разработка внутренних API сервисов на Python, интеграция моделей с продуктом, FastAPI / Flask;

  • Улучшение и поддержка чат-ботов, интеграция LLM (Q&A, рекомендации, copilot-механики), prompt-логика, сценарии, пайплайны;

  • Участие в аналитических ревью, ML-дизайне, запуске AI-фич в продукт.

А теперь к тому, что обычно читают в первую очередь — условиям работы 👀

Мы предлагаем:

  • Работу над стабильным и растущим продуктом

  • Гибкий формат работы (удаленно/гибрид/офис)

  • Возможность влиять на продукт и технические решения

  • Конкурентную заработную плату 100 000 – 170 000₽

  • Небольшую, дружную команду без лишней бюрократии

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.