Приглашаем в команду ML/NLP разработчика
Чем предстоит заниматься:
-
Поэтапный перевод системы с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог.
-
Дебаг голосового пайплайна (поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио, графовых ошибок и т.п.).
-
Оперативное принятие архитектурных решений и их самостоятельная реализация в коде.
-
Работа с диалоговым стеком и NLP:
-
Поддержка и быстрая отладка few-shot классификации сценариев на базе Qwen и классификаторов на BERT.
-
Учёт краевых случаев, исправление ошибочных срабатываний интентов.
-
При необходимости — finetuning локальных LLM (извлечение сущностей, удерживание инструкций).
-
Работа с речевым стеком:
-
Интеграция и поддержка ASR на базе GigaAMv2 (отладка качества распознавания, работы VAD и передачи текста дальше по пайплайну).
-
Дообучение и настройка инфереса собственных и опенсорсных TTS и систем клонирования голоса для достижения нужного качества звучания и скорости работы.
Что мы ожидаем от вас:
-
Экспертиза в NLP и LLM:
-
Уверенный опыт работы с LLM/SLM (Few-shot learning, prompt engineering) и BERT (классификация сценариев и интентов).
-
Практический опыт finetuning LLM (PEFT, LoRA/QLoRA) под узкие прикладные задачи.
-
Уверенный дебаг LLM: умение быстро понять, почему модель ответила не так, и исправить это промптом, гиперпараметром или файнтюном.
-
Экспертиза в голосовом стеке:
-
Опыт дообучения и оптимизации TTS-моделей.
-
Опыт работы и интеграции современных ASR-систем (в частности, GigaAMv2).
-
Диалоговые системы и дебаг:
-
Опыт работы как с графовыми/сценарийными диалоговыми движками, так и с LLM-агентами.
-
Высокая скорость диагностики проблем в инференсе, локализации багов и принятия инженерных решений.
-
Уверенное владение Python (PyTorch, huggingface, фреймворки инференса) и Go.
-
Опыт работы с оптимизацией инференса под low-latency (vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, ONNX Runtime).
-
Практика работы со потоковым аудио в реальном времени (streaming ASR/TTS, gRPC-контракты).
-
GoLang: Базовое понимание по дизайну сервисов. Понимание SOLID, DRY и KISS паттерны.
-
Типизация в Go, хотя бы базовые типы (строки, числа, слайсы и мапы).
-
Примитивы синхронизации и конкуренция (Как синхронизировать горутины, как работать с каналами).
-
Указатели и работа с ними.
-
Observability.
-
Опыт работы с GRPC.
- Умение настроить инфраструктуру, k8s/inventory, знания работы TCP.
Мы предлагаем:
- Оформление в стабильную и динамично развивающуюся ИТ- компанию EGAR;
- Удаленный формат работы;
- График работы с 9:00 до 18:00 (гибкое начало рабочего дня обсуждаем);
- Конкурентный уровень заработной платы, который мы готовы обсудить на собеседовании;
- Полноценную проектную команду с четким разделением ролей;
- Оперативное решение организационных вопросов;
- Возможность профессионального роста (вертикального или горизонтального);
- Возможности обучения (курсы, сертификация);
- Бонусы по реферальной программе, за успешную рекомендацию;
- Сохранение баланса между работой и личной жизнью.
