ML-разработчик в команду улучшения качества голоса

Голосовой ассистент Алиса умеет различать команды пользователей даже при сильном шуме и громкой музыке. Это возможно благодаря алгоритмам подавления шума и эха, которые разрабатывает наша команда. А ещё наши алгоритмы обрабатывают звук во время звонков через умные устройства и через сервис Телемост. Мы активно развиваем подходы на нейронных сетях и ищем опытного ML-инженера, который сможет усилить нашу команду. Мы ценим опыт в ML, а работе со звуком готовы научить. Для работы у нас есть: сотни современных видеокарт для экспериментов и колоссальные объёмы данных; платформа для A/B-тестов и разметки данных с поддержкой от профессиональных аналитиков; акустические лаборатории и квартира, где мы записываем звук.

Улучшение качества моделей для подавления шума и эха Вы будете экспериментировать с архитектурами, данными и схемами обучения, чтобы наши модели становились ещё лучше. Имплементация и оптимизация моделей для работы на embedded-устройствах Наши модели работают на устройствах Яндекса с Алисой, а также на пользовательских смартфонах и ноутбуках. Эффективность работы — ключевой аспект. Вам предстоит ускорять модели на уровне как выбора архитектуры и параметров, так и конечной имплементации. Создание и улучшение метрик качества Мы разрабатываем метрики, которые будут вычисляться на устройствах пользователей с сохранением их приватности и станут служить индикатором общего качества звука.

Работали в области DL, например с CV или NLP Хорошо знакомы с Python и имеете базовые навыки в C++ Знаете PyTorch

Внедряли нейронные сети в продакшн, особенно если на пользовательские устройства Имеете продвинутые навыки в C++ Работали с большими объёмами данных Знакомы с внутренней инфраструктурой Яндекса или с платформами облачных вычислений: AWS, Azure, Google Cloud Имеете опыт в веб-разработке Занимались классической цифровой обработкой сигналов