К

ML-инженер CV

козлов александр евгеньевич · На сервисе с: 17.08.26 18:33

Зарплата не указанаРоссияСанкт-ПетербургГибрид

AI/ML Engineer / Generative AI Engineer

ARCHIDIGITAL ищет AI/ML-инженера для разработки интерактивных систем на базе локальных нейросетевых моделей.

Нам нужен специалист, который умеет самостоятельно разворачивать модели на локальных GPU-серверах, объединять языковые, голосовые и видео-модели в единую систему и оптимизировать их работу под минимальную задержку.

Текущая задача

Интерактивная инсталляция «Мягкий телефон Мишки».

Это детский телефон с микрофоном и динамиком для детского реабилитационного центра, подключенный к локальному серверу.

Пользователь говорит с персонажем Мишкой. Сервер должен принимать голос, распознавать речь, формировать ответ языковой моделью, синтезировать его голосом персонажа и возвращать аудио в телефон с минимальной задержкой.

Необходимо разработать серверную часть системы, включая:

прием и обработку аудиопотока
Speech-to-Text
работу локальной языковой модели
логику и контекст диалога
Text-to-Speech и имитацию голоса персонажа
потоковую обработку данных
API взаимодействия с устройством
оптимизацию end-to-end latency
стабильную работу системы на локальном сервере

Следующее направление работы — GENMIRROR

GENMIRROR — интерактивная система ARCHIDIGITAL для нейросетевой обработки видеопотока в реальном времени.

Специалист будет участвовать в дальнейшем развитии проекта: подключении новых генеративных моделей, построении и оптимизации локальных inference pipeline, работе с image и video моделями и развитии серверной архитектуры.

Основные требования

уверенный Python
PyTorch
Linux
Docker
CUDA и понимание работы GPU
опыт развертывания open-source моделей локально
понимание современных LLM
опыт работы со Speech-to-Text и Text-to-Speech
опыт с voice cloning или voice conversion
понимание streaming inference
умение строить системы из нескольких связанных AI-моделей
опыт оптимизации inference и задержки
понимание VRAM, quantization и управления GPU-ресурсами
умение самостоятельно изучать, запускать и интегрировать новые open-source модели

Будет преимуществом

опыт с Whisper, faster-whisper или аналогами
опыт с vLLM, llama.cpp, TensorRT, ONNX Runtime
опыт с современными TTS и voice cloning моделями
опыт с Stable Diffusion, FLUX или генеративными video-моделями
LoRA и fine-tuning
WebSocket, gRPC или WebRTC
опыт разработки realtime AI-систем

Кого мы ищем

Нам нужен инженер, способный работать не только с внешними API, а непосредственно с моделями, локальной инфраструктурой и GPU inference.

Важно уметь самостоятельно подобрать модель, развернуть ее, интегрировать в систему, оптимизировать и довести до стабильной работы.

Формат работы

Проектная работа с возможностью постоянного сотрудничества.

В отклике желательно прислать GitHub или примеры проектов и кратко описать опыт с локальными LLM, STT, TTS, voice cloning и GPU inference.

Похожие вакансии Data Science & ML

Сайты компаний
сбер. it

Junior Data Scientist

сбер. itНа сервисе с: 20.08.26 19:59
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Наша команда помогает развивать сеть банкоматов Сбера и обеспечивать ее бесперебойную работу. Мы погружены в разные части этого процесса — от AI-агента в банкоматах нового поколения до автоматизации обработки заявок на техническое обслуживание устройств. В команде есть как современные решения на основе LLM, RAG и AI-агентов, так и классические ML-задачи.

  • Разрабатывать и развивать AI-агентов и LLM-системы: строить пайплайны, экспериментировать с моделями и подходами, оценивать качество и улучшать решения

  • Решать задачи классического ML и NLP: классификация, работа с текстами, эмбеддингами и другими ML-моделями

  • Проводить эксперименты с моделями и их параметрами, анализировать результаты и выбирать лучшие подходы

  • Разрабатывать пайплайны подготовки и обработки данных для ad-hoc аналитики и построения витрин

  • Организовывать и проводить оценку качества ML/LLM-решений, работать с разметкой данных

  • Участвовать в развитии решений на всех этапах: от постановки задачи и общения с заказчиком до внедрения и мониторинга в проде

  • Понимание принципов построения AI-агентов

  • Уверенное владение Python и SQL, умение работать с Git

  • Понимание основных этапов разработки ML-решения

  • Знание основ классического ML: классификация, регрессия, основные алгоритмы и метрики качества

  • Понимание основных подходов NLP и работы с текстовыми данными

Будет плюсом:

  • Знание RAG-систем

  • Знание Hadoop, Spark

  • Базовое понимание MLOps (Docker, Jenkins) и Linux

  • Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (офисный или гибридный режим работы)

  • Корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции

  • Программа адаптации и помощь руководителя на старте

  • ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии

  • Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

  • Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

  • Корпоративная пенсионная программа

  • Корпоративные мероприятия.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
Соц.сети
E

Data Scientist (Pricing)

emerging_travel_groupНа сервисе с: 20.08.26 19:16
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

#ds
Data Scientist (Pricing) ⚡️
Remote.

Emerging Travel Group — travel-tech компания с продуктами в сегментах B2C, B2B, B2A (RateHawk, Roundtrip, ZenHotels), которые помогают клиентам управлять всеми потребностями в путешествиях.

Расширяют Data Science‑команду в Emerging Travel Group по миру — ищу Data Scientist в направление Pricing ✨

Задачи: ценообразование для B2B/B2C, прогноз и оптимизация финансовых и операционных метрик, uplift‑моделирование, приоритизация инцидентов и эффективность customer journey (revenue growth, cost savings, business impact).

Проекты — от постановки задачи до пилота и передачи в прод.

Что важно:
• 3+ лет опыта в Data Science.
• End‑to‑end ML‑проекты: от формализации до результата.
• Классический ML: бустинги, классификация, регрессия.
• Uplift‑моделирование и временные ряды на реальных бизнес‑задачах.
• Python и SQL уверенно.

Плюсом:
• A/B‑тесты: метрики, сплиты, интерпретация.
• Работа со стейкхолдерами и понимание оптимизационных задач: pricing, LTV, retention.
• MLflow/DVC, Airflow, мониторинг моделей.

Читать подробнее:
→ Откликнуться тут

⚡️ - прямой контакт

Другие площадки
G

Senior ML Engineer

gettransferНа сервисе с: 20.08.26 19:01
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

ML Engineer — GetTransfer

GetTransferищет опытного ML Engineerдля разработки и внедрения ML-решений в production.
В периметре компании — широкий спектр проектов: от RightTech и mobilityдо fintech и других технологических направлений. Это возможность работать с разными типами ML-задач, современным стеком и практически безграничными возможностями для профессионального развития в области Machine Learning.

Что предстоит делать:
- разрабатывать и улучшать ML-модели;
- работать с большими объёмами данных;
- внедрять модели в production и поддерживать их жизненный цикл;
- выстраивать ML pipelines и MLOps-процессы;
- заниматься мониторингом качества моделей и данных;
- работать с Python и современным ML-стеком.

Ожидания:
- 5+ лет опыта в Machine Learning;
- сильный Python;
- опыт production deployment ML-моделей;
- опыт с MLOps, MLflow или аналогичными инструментами;
- понимание model/data versioning, CI/CD и автоматизации ML pipelines;
- опыт построения мониторинга моделей и data quality;
- умение работать с большими объёмами данных и сложными ML-системами.

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