Senior / Lead Machine Learning Engineer (GigaChat Audio - Spotter)

Почему Spotter? - Бизнес-критичная технология. Наш wake-word движок «Салют / Джой / Афина / Сбер» живёт в миллионах устройств и запускает весь голосовой стек. Любое ваше улучшение сразу ощущают пользователи. - Edge + Cloud. Мы смешиваем on-device ML (ARM / NPU) и серверные сервисы — редкая возможность углубиться в оба мира одновременно. - Сложные вызовы вместо «рутины». Работаем c real-time audio, tiny-ML, latency < 100 мс, distillation и quantization под конкретные чипы.Обязанности Поднимать точность wake-word моделей: Анализ ошибок, подбор loss-функций, semi-supervised доразметка, балансировка датасетов, feature engineering для шума, эхо и речи с акцентами. Портировать модели на новые устройства: Прототипы на PyTorch, конвертация в ONNX / TFLite, оптимизация под ограниченную память и энергопотребление. Исследовать и внедрять SOTA-подходы. Менеджерить качество в проде: A/B-эксперименты. Требования >5 лет в ML, из них заметная часть в Python + PyTorch / TensorFlow. Продакшен-опыт c ASR или KWS (keyword spotting). Глубокое понимание Data Engineering: versioning большого аудио-корпуса. Умение читать и прототипировать статьи, превращая их в рабочий код. Плюсом будет: Знание C++ Опыт model compression: pruning, quantization-aware training. Условия гибридный или удаленный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа ипотека для сотрудников выгоднее до 7% бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров