Опубликовано 15 дней назад
Инженер ML со знанием Go в TG @dstlab удалённо
Сопроводительное письмо под эту вакансию
Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.
Инженер ML для перевода голосового диалогового пайплайна с графа сценариев на управляемый LLM-based диалог. Работа с LLM/SLM, ASR/TTS, оптимизацией инференса и поддержкой Go-сервисов.
Задачи:
- 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)
- Оперативное принятие архитектурных решений и их самостоятельная реализация в коде
- Поддержка и быстрая отладка few-shot классификации сценариев на базе Qwen и классификаторов на BERT
- Учёт краевых случаев, исправление ошибочных срабатываний интентов
- Finetuning локальных LLM (извлечение сущностей, удерживание инструкций)
- Интеграция и поддержка ASR на базе GigaAMv2 (отладка качества распознавания, работы VAD и передачи текста дальше по пайплайну)
- Дообучение и настройка инференса собственных и опенсорсных TTS и систем клонирования голоса
Требования:
- Уверенный опыт работы с LLM/SLM (Few-shot learning, prompt engineering) и BERT
- Практический опыт finetuning LLM (PEFT, LoRA/QLoRA) под узкие прикладные задачи
- Уверенный дебаг LLM
- Опыт дообучения и оптимизации TTS-моделей
- Опыт работы и интеграции современных ASR-систем (в частности, GigaAMv2)
- Опыт работы с графовыми/сценарийными диалоговыми движками 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 оптимизации 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)
- Go: базовое понимание дизайна сервисов, SOLID, DRY, KISS
- Go: знание типизации, примитивов синхронизации и конкуренции, указателей
- Go: Observability
- Будет плюсом: опыт работы с GRPC
- Будет плюсом: умение настроить инфраструктуру, k8s/inventory, знания работы TCP
Условия:
- Срок — до 31.12.2026 с возможной пролонгацией
- Ставка до 2100 - 2200, с НДС
- Локация — РФ
- Часовой пояс: МСК +/- 3 часа
Навыки:
- LLM
- SLM
- Few-shot learning
- prompt engineering
- BERT
- PEFT
- LoRA
- QLoRA
- TTS
- ASR
- GigaAMv2
- Python
- PyTorch
- huggingface
- Go
- vLLM
- TensorRT-LLM
- Triton Inference Server
- ONNX Runtime
- gRPC
- Qwen
- VAD
- Kubernetes
- TCP
- SOLID
- DRY
- KISS
Эту вакансию мы нашли в Telegram-канал @dstlab
T@
TG @dstlab
удалённо
Зарплата vs рынок
Зарплата не указана. Обычно на такой позиции платят 194 051 – 326 500 ₽, медиана 244 000 ₽.
90k244k1,1M
обычно платят (p25–p75): 194 051 – 326 500 ₽
Когорта Data, Middle · 176 вакансий за 90 дней
Зарплаты Data →Похожие вакансии
Это единственная вакансия по вашему фильтру
Не то, что искал?
Похожие вакансии
- Главный аналитик платформы A/B тестированияАльфа-Банк · удалённо
- Графический / креативный дизайнерProphet · Москва · от 180 000 ₽/мес
- QA Engineer (Manual)KVAN · удалённо · 147 000 – 177 000 ₽/мес
- Product Analyst FinTechTG @job_for_analysts · Гургаон
- QA Engineer (Manual)KVAN · удалённо · 147 000 – 177 000 ₽/мес
- Middle Fullstack Developer (PHP/Laravel + React)TG @theypaywell · удалённо · 184 000 – 248 000 ₽/мес