TechLead Research Engineer (NLP/Speech)

Центр искусственного интеллекта в Контуре помогает зарабатывать деньги за счет технологий машинного обучения и больших данных. Например, чат-бот Сирена экономит около 25% времени консультантов техподдержки в чатах, а технология распознавания речи обрабатывает тысячи лет записей каждый год. Мы постоянно следим за прогрессом в технологиях и разрабатываем новые методы и алгоритмы, чтобы сделать инновации доступными для использования в продуктах и процессах компании.

В Центре искусственного интеллекта представлены разные роли: есть Data Scientist, разработчики и аналитики данных, DevOps-инженеры, QA-специалисты, системные аналитики, product- и project-менеджеры. Свое железо (V100/A100) и асессорская служба позволяют нам не ограничивать себя при работе с чувствительными данными. А крутая инфраструктурная команда создает, улучшает и развивает инструменты MLOps на любой вкус от ресерча до прода. Ищем эксперта, чтобы реализовывать и внедрять SOTA-подходы в наши сервисы.

В лаборатории «Speech&NLP» Центра искусственного интеллекта команда (7 ML Research Engineer) запустила с нуля и масштабировала на всю компанию собственный ASR, сэкономив сотни миллионов рублей в год. Сейчас, например, мы хотим аналогично создать и внедрить Text To Speech.

Чем предстоит заниматься

Концептуально:

• Взять на себя определенное направление технологий (или несколько).
• Сформулировать видение его развития и актуализировать его своевременно, исходя из внутренних или внешних изменений.
• Планировать последовательность задач и помогать другим участникам лаборатории участвовать в его развитии, т. е. делать задачки и привносить что-то от себя в планы.
• Участвовать в разработке других технологий, помимо своего направления: ревью, небольшие задачи, обсуждения.

На испытательный срок поставим цель:

• Погрузиться в одну из технологий.
• Понять, где мы сейчас.
• Уточнить, куда идем.
• Подготовить план развития с перспективой примерно на год.

Примеры задач (могут меняться в зависимости от вашего опыта и новостей мира технологий):

• Разделение аудио на нескольких говорящих.
• Voice cloning.
• Улучшение текущего решения ASR.
• Поддержка и расширение набора NLP технологий: NER, sentiment analysis, spelling correction и другие.

• Отличное понимание текущего состояния области Speech/NLP: следите за свежими статьями и SOTA по технологиям и делитесь с командой.
• Глубокое понимание PyTorch: сможете при необходимости быстро провести эксперименты, править архитектуру и разобраться в коде коллег.
• Умение рассказывать сложные вещи простым языком: кроме Data Scientist, в команде есть product- и project-менеджеры, разработчики, аналитики.

Дополнительным плюсом будет

• Знание и практический опыт с transformers, fairseq, Nemo, SpeechBrain, ONNX/TorchScript.
• Знание методов обработки сигналов.
• Опыт оптимизации / дистилляции DL-моделей для продакшена.
• Публикации или блогпосты в области Speech/NLP.

• Оклад от 350 до 470 тысяч рублей на руки, точная сумма зависит от ваших компетенций и растет по итогам ревью. Кроме оклада есть внутригодовые премии за выполнение целей — 2-3 оклада в год. С ними ежемесячный доход будет от 400 до 550 тысяч рублей. Цели могут быть похожими на то, чего мы ждем на испытательном сроке.
  По итогам может быть принято решение о включении в опционную программу.

• Нам важно, чтобы вам было комфортно: непринципиально, где вы находитесь и во сколько начинаете рабочий день, главное — выполненные задачи. Умеем работать в команде, находясь в разных точках мира (Таллин, Ташкент, Астана, Лимассол, Екатеринбург, Москва и т. д.).
• Мы поддерживаем участие в конференциях, митапах и обучающих проектах. Наши деврелы помогут написать статью на Хабр, снять видео или подготовиться к выступлению на конференции.
• У нас сильное инженерное сообщество: регулярно проводим техническую конференцию Конфур, обмениваемся опытом между командами, проводим дизайн-ревью с экспертами в разных технологиях. Всегда найдется, с кем посоветоваться. А еще у нас есть инженерный совет. Он придумывает и реализует проекты, которые улучшают жизнь инженеров в компании.
• Максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи.