Senior/middle ML researcher (audio) в Рекомендации

Навыки

• Алгоритмы и структуры данных
• CUDA / ONNX / TensorRT
• Kubernetes
• LLM
• Machine Learning
• Python
• PyTorch

О компании и продукте

• Mы - группа модальности аудио в составе отдела экспериментальных технологий в направлении рекомендаций AI VK. Ищем сильного ML инженера-исследователя, заинтересованного в работе с аудио данными.
• Вакансия: Senior/middle ML researcher (audio) в Рекомендации
• В фокусе нашей группы - развитие аудио-модальности для задач рекомендаций и не только. Одна из основных задач - разработка foundation аудио-моделей. В настоящее время мы разрабатываем аудио-языковые модели, а также различные контентные эмбеддеры и классификаторы.

Задачи

• Исследовать и воспроизводить последние научные достижения (SOTA) в области ML для аудио
• С нуля проектировать, обучать и оценивать большие аудио-модели на масштабных данных
• Разрабатывать контентные аудио модели для работы в различных доменах VK
• Готовить данные, строить пайплайны, проводить эксперименты, анализировать результаты
• Доводить успешные эксперименты до пилота и внедрения в продукт совместно с продуктовыми командами
• Делиться результатами через публикации и выступления
• Технологии
• Стандартный ML-стек: python3 + PyTorch
• Хранение и обработка данных: YTsaurus, s3, k8s
• Удаленная разработка и запуск экспериментов на кластере с GPU (сотни a100 и h100)
• На регулярных 1-1 мы фокусируемся на профессиональном росте и стремимся, чтобы каждый занимался тем, что ему интересно
• Мы активно принимаем участие в конференциях и готовим статьи уровня A*/A (совместно с отделом исследований, которым руководит Александр Дьяконов)

Требования

• Практический опыт работы в DL
• Уверенное знание Python и PyTorch
• Опыт оптимизации и внедрения моделей в продакшн
• Знание классических алгоритмов и структур данных

Будет плюсом

• Подтвержденный опыт работы с аудио данными
• Опыт чтения и воспроизведения алгоритмов из научных статей
• Опыт работы с YTsaurus, k8s и Triton Inference Server
• Знание SQL
• Опыт построения рекомендательных систем

Условия

• Конкурентная заработная плата
• Гибкий график работы
• Профессиональная команда с большой долей выпускников ШАД, МФТИ, ФКН и других топовых вузов
• Комфортный офис в центре города (БЦ Аврора)
• По вопросам и откликам — пишите @VasilievArtyom

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.