Bright Pattern создаёт программное обеспечение, которое позволяет бизнесу удобно и эффективно общаться с клиентами - по телефону, SMS, email, веб-чату, видео и в популярных мессенджерах. Мы помогаем компаниям выстроить процессы, автоматизировать стандартные ответы и сохранять контекст общения с клиентом на протяжении всего взаимодействия, независимо от используемого канала связи.
Наше решение работает в формате облачного сервиса, и каждый день обрабатывает миллионы клиентских взаимодействий по всему миру.
Платформа использует технологии ИИ для автоматизации, предиктивной маршрутизации и аналитики. Это помогает компаниям повышать эффективность и качество обслуживания при одновременном снижении затрат. Благодаря простоте и быстрому внедрению программное обеспечение Bright Pattern отлично подходит организациям, которые хотят улучшить клиентский сервис и оптимизировать взаимодействие с клиентами. Мы работаем с самыми разными отраслями - от ритейла до здравоохранения и финансового сектора.
Требования:
- Практический опыт создания высоконагруженных серверных приложений.
- Глубокие знания и экспертиза в Python.
- Хорошие знания других языков программирования, таких как C++ и Go.
- Опыт работы с современными ML-стеками (хотя бы с некоторыми из перечисленных), такими как PyTorch, ONNX, PyTest и OpenVINO.
- Продвинутый уровень английского языка (устный и письменный)
Будет плюсом:
- Знание математического анализа, линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, динамического программирования и численных методов.
- Опыт работы в качестве data scientist — практическое применение статистических методов и выявление трендов/паттернов на реальных данных.
- Понимание алгоритмов машинного обучения, связанных с анализом речи, включая их устройство, принципы работы и способы адаптации под конкретные задачи.
- Понимание теории обработки голосового сигнала и речи.
- Опыт работы с аудиобиблиотеками, такими как Librosa, TorchAudio.
- Понимание векторного поиска, опыт работы с FAISS или аналогами.
- Знание ASR-библиотек и систем, таких как Kaldi, NVIDIA Nemo, ESPnet, Whisper и Vosk.
Обязанности:
-
Разработка, поддержка и улучшение облачных сервисов на базе ML-моделей с упором на высокую производительность, стабильность и постоянную доступность сервисов.
-
Анализ и сравнение качества и скорости работы конкурентных и open-source моделей, а также отслеживание их развития.
-
Fine tuning и обучение моделей под задачи конкретных рынков/приложений.
-
Работа ориентирована на прикладное машинное обучение - на практические решения, а не на фундаментальные исследования.
-
И это только начало: впереди ещё много интересных проектов и задач, которые готовы к запуску или находятся на стадии старта.
Условия:
- Участие в создании сложного, высоконагруженного продукта с реальными пользователями
- Гибкий график работы
- Работа в инженерной команде высокого уровня
- Возможность работать из любой точки мира
- Релокация в Калифорнию по визе L1 через год работы
