Data jobs feed

#вакансия #mlops #dataengineering #healthtech #fulltime #москва

Вакансия: Data / ML Platform Engineer (Middle+ / Senior)
Компания: AstraTech
Формат: гибридный / удаленный по РФ
Локация: Москва
Занятость: full-time
Вилка: 280 000 - 400 000 ₽ гросс

HealthTech стартап создает продукт поддержки врачебных решений, который делает процессы в здравоохранении эффективнее и помогает врачам принимать более точные решения 🕊

Сейчас команда строит Data Platform и ML / LLM Platform. Это единый путь данных: от загрузки из разных источников до измеренного результата модели. Команда ищет инженера, который возьмет на себя подготовку данных и инструменты для ML-команды и сможет сам проводить эксперименты с моделями.

Вам предстоит:
— Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем.
— Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.
— Встраивать псевдоанонимизацию и проверки качества в потоки данных.
— Готовить признаки и версионируемые train/validation/test-выборки.
— Обеспечивать прослеживаемость и воспроизводимость ML / LLM-экспериментов.
— Вместе с ML-командой развивать оценку моделей, подготовку данных для RAG и дообучения.

Ожидаем от вас:
— Уверенные Python и SQL, поддерживаемый код за пределами ноутбуков.
— Практический опыт ETL / ELT: оркестрация, инкрементальная обработка, повторные запуски.
— Опыт с S3, Parquet, pandas / Polars / PyArrow.
— Понимание жизненного цикла ML: выборки, baseline, метрики, проверка утечек.
— Опыт с MLflow, ClearML или аналогами; Linux, Git, Docker, CI/CD.
— Умение работать с чувствительными данными.

Будет плюсом:
— Опыт с медицинскими данными, МИС и клиническими справочниками.
— Практический NLP / LLM: извлечение данных из текста, embeddings, RAG.
— PyTorch / Hugging Face, дообучение и inference на GPU.
— Опыт превращения исследовательского прототипа в регулярный пайплайн.

Почему интересно:
— Проект, который действительно приносит пользу людям.
— Возможность строить платформу с нуля и влиять на архитектуру.
— Работа на стыке Data Engineering, MLOps и LLM с современным стеком.

Направляйте ваши отклики с резюме - @Inga_IT 📩

#вакансия
Команда Excdev в поиске Тимлида ML

Общие требования
•Опыт: от 5+ лет в AI/ML, из них не менее 3 лет — в роли тимлида;
•Уровень: senior/lead ML engineer + опыт управленца (Tech Lead / AI Team Lead);
•Способность вести проекты от идеи до внедрения, включая исследование, архитектуру, разработку, деплой и мониторинг.
•Управление распределённой командой:

Глубокие технические компетенции
1. Распознавание финансовых документов (Document AI)
2. Vision-Language Models (VLM)
3. Разработка чат-ботов и интеллектуальных агентов
4. OSINT и глобальный поиск
5. Работа с веб-сайтами через Computer User Agent
6. Разработка локальных переводчиков

Условия:
Локация сотрудника не в РФ
Удаленный формат работы из любой точки мира
График с 10.00 до 19.00 по мск
Выплаты два раза в месяц

Контакт для связи
@VLT_recruiter

Привет!

Dodo Brands ищет дата-инженера в Drinkit

Наш стек:
- Databricks: PySpark, Spark SQL, Structured Streaming, Delta Lake
- Unity Catalog
- Python 3.12+
- Azure: Event Hubs, ADLS Gen2, Data Explorer
- IaC и шаблонизация: Terraform, Jinja2
- CI/CD: Git, Databricks Asset Bundles

Мы ожидаем:
- 4+ лет коммерческого опыта в роли Data Engineer / ETL-разработчик.
- Сильный SQL
- Уверенный Python для обработки данных и простых сервисов
- Опыт с Spark или аналогом.
- Базовый опыт с Kafka
- Проактивность: сам видишь проблемы и возможности в данных/пайплайнах и предлагаешь, что улучшить.
- Хочешь решать конкретные задачи, а не просто переливать данные.
- Умеешь говорить с аналитиками, иногда с менеджерами, не боишься вопросов, готов брать на себя ответственность

Мы предлагаем:
- Трудоустройство по ТК РФ;
- Удаленную работу из любой точки мира или в офисах в Москве или Санкт-Петербурге;
- Культуру свободы и ответственности. Мы ценим тех, кто готов принимать решения и брать за них ответственность;
- Оплачиваемое обучение. Курсы, конференции, профильная литература и софинансирование английского в Skyeng;
- Заботу о сотрудниках. ДМС с первого дня, включая стоматологию, и поддержка ментального здоровья через Alter.

Ссылка для отклика

доброго времени суток! Если можно опубликуйте вакансию

Role: Marketing Analyst
Company: Scentbird
Location: Remote

About Scentbird:
Scentbird is a digital subscription service and fragrance marketplace inspiring people to discover and explore scents beyond the ordinary.

What you’ll do:
- Analyze performance marketing across marketing channels
- Own CAC, LTV, ROI analysis and help optimize marketing efficiency
- Build and maintain attribution models and support incrementality testing
- Design and analyze A/B tests across creatives, landing pages, and funnels
- Evaluate performance of email, SMS, push notifications, and other CRM channels.

Requirements:
- 3+ years of experience in marketing / product / data analytics
- Strong SQL / Python and experience working with large datasets
- Experience with digital analytics tools (GA4, Mixpanel, Amplitude, Looker)
- Solid understanding of performance marketing metrics (CAC, LTV, ROAS, Attribution)
- Hands-on experience with A/B testing and experiment design
- Experience working with event tracking and GTM
- Knowledge of incrementality testing, MMM, or causal inference
- Experience analyzing CRM or lifecycle marketing campaigns
- Upper-intermediate English or higher

We offer:
• Competitive compensation + bonus
• Fully remote work
• Paid time off
• Fast-growing, product-driven company with strong analytics culture

Contact:
👉 DM: @svmakarovv

🔥 Успей присоединиться к онлайн хакатону от МТС с призовым фондом 700 000 ₽

На MTC Engineer Hack ты разработаешь техническое решение для телеком-сетей и проверишь его на реальном кейсе при поддержке экспертов МТС.

На MTC Engineer Hack тебя ждет:
— задачи, близкие к реальной работе инженеров;
— шанс попасть в команду МТС;
— очный финал в Москве за счет организаторов;
— мерч для финалистов.

➡️ Если ты инженер в области DevOps, радиоинженерии или сетевых технологий — подавай заявку до 26 сентября и попробуй свои силы на практике: https://u.to/Bay0Ig

Data jobs feed pinned a photo

Как сегодня строят рекомендательные системы — и что будет с ними завтра?

30 сентября собираем RecSys-сообщество — разработчиков, ML/DS-специалистов и всех, кто делает персонализацию и рекомендации в реальных продуктах.

В программе — доклады от экспертов Сбера. Поговорим о свежих подходах и нестандартных решениях на реальных кейсах.

А после докладов переключаемся на неформальный режим: знакомимся, спорим про RecSys, обсуждаем идеи, находим единомышленников и просто хорошо проводим вечер среди своих.

📍г. Нижний Новгород, пространство «Гараж»

Количество мест ограничено — успей забрать своё по ссылке!

⚡️ Вышел отчет «Отечественные решения Data Lakehouse-круг Громова 2026»

Российский рынок Data Lakehouse перешёл от пилотных проектов к промышленным внедрениям. При этом рынок разделился на два архитектурных подхода, а информационная безопасность стала одним из главных критериев выбора платформы.

В исследование вошли 10 отечественных решений: MWS Data Lakehouse, Платформа Selena, Digital Q.DataFactory, CedrusData Platform, Data Ocean Nova, Tengri Data Platform, Arenadata Hyperwave, VK Data Platform, YTsaurus и Yandex Data Platform.

➡️ Отчёт даст ориентиры:
– чем отличаются интегрированные платформы от унифицированных систем,
– когда важнее гибкость и технологическая свобода, а когда – простота внедрения и сопровождения,
– какие компоненты и архитектурные подходы используют российские Data Lakehouse,
– на что обратить внимание при выборе платформы для корпоративного хранилища данных.

➡️ Особое внимание уделено:
– драйверам перехода на Data Lakehouse – почему технология становится востребованной и какие задачи заказчиков стимулируют её внедрение,
– информационной безопасности – RBAC, сквозному управлению доступом, аудиту и Data Lineage,
– S3-хранилищу, которое фактически становится фундаментом производительности Lakehouse,
– AI/ML и AI-агентам: полноценные агентные возможности на российском рынке пока остаются скорее исключением, чем стандартом.

📌 Исследование основано на сравнении технологических стеков, экспертной оценке решений и анализе практических сценариев их применения. Полный отчёт доступен на сайте центра «Круги Громова» – скачать бесплатно!

Получите актуальную картину российского рынка Data Lakehouse на 2026 год.

#КругиГромова #DataLakehouse #DLH #DWH #исследование_КругиГромова

Гайз, знаю что все ждали этого — новый сезон опроса State Of Data
оч прошу потратить 10 минут времени всем и каждому + разослать по чатикам с коллегами

в этом году, ожидаемо, появились вопросы про всякие llm и прочих агентов )

https://forms.gle/Fp6HrZxBw7Y5VbFw7

давайте посмотрим насколько помирает хадуп (особенно по сравнению с позапрошым годом)
насколько выстреливает старрокс (или наоборот стагнирует)
и прочие интересные инсайты вытащим

там в форме есть ссылки на .parquet с исходниками опросов '24 и '25
по текущему опросу исходник выложу в ту же гуглопапку ~ в середине октября

senior ds, 350-550 gross, большой зеленый финтех, Москва офис/гибрид
Senior Data Scientist / MLE

Дивизион "Моделирование и исследование данных" отвечает за компетенцию Data Science в Блоке Сеть Продаж.
Мы разрабатываем и внедряем end-to-end решения на основе AI в бизнес-процессы Сети Продаж Банка.
Ищем человека, вместе с которым мы будем строить топовые AI решения, на основе архитектуры Claw-like & Ouroboros, которые будут в действительности приводить к Disrupt в реальных процессах.

Задачи:

• разрабатывать с нуля AI-агентов и микросервисы для AI-продуктов
• исследовать и внедрять новейшие технологические решения в ИИ - Claw-like & Ouroboros
• разрабатывать и дообучать модели машинного обучения (Classic ML, Deep Learning)
• разрабатывать алгоритмы взаимодействия ML-моделей и сервисных модулей
• принимать участие в разработке архитектуры и дизайна агентов и AI-сервисов
• проектировать и разрабатывать backend-части AI-сервиса
• принимать участие в оптимизации скорости работы AI-агентов и ML-моделей.

Мы ожидаем:

• законченное высшее образование
• компетенции: Python, Classic ML, Deep Learning, LLM/Agents, MLOps
• понимание принципов разработки, внедрения и сопровождения AI-решений
• уметь писать хороший и понятный production-ready код на Python, хорошее знание алгоритмов, структур данных
• опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных
• навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
• инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации
• опыт построения отказоустойчивых высоконагруженных распределенных ML систем.


Мы готовы предлагать:

• график 5/2, офис на м. Кутузовская;
• режим работы на выбор - офис или гибрид
• достойный уровень вознаграждения (оклад + годовая премия)
• возможность стать частью команды, реализующей программы цифровой трансформации банка - на основе передового опыта и инновационных идей
• широкие возможности для профессионального развития: корпоративный университет и множество онлайн-программ обучения. Корпоративное обучение за счет компании
• бесплатная подписка СберПрайм+, многочисленные скидки и бонусы от партнеров: СберМаркет, МегаМаркет, Самокат, Еаптека и др.

Резюме можно направить @TNemkovskaya

Вакансия Product Manager
Название компании: MyFinishLine — международная платформа виртуальных квестов для активных людей. Пользователь двигается в реальной жизни (ходит, бегает, ездит на велосипеде) и открывает главы приключенческой истории, проходя маршруты по всему миру
https://myfinishline.app/
Формат работы: удалённо, полная занятость
Контакты: @DN_MFLi

Чем предстоит заниматься
Формировать и развивать продуктовую стратегию и roadmap приложения
Самостоятельно собирать рабочие прототипы (вайб-кодинг) и тестировать гипотезы 
Проводить исследования пользователей (ретеншн, вовлечённость, причины оттока), формулировать гипотезы и проверять их через A/B-тесты
Развивать ключевые механики геймификации: сюжетные квесты, систему медалей, интеграцию со Strava и другими фитнес-сервисами
Анализировать продуктовые метрики и на их основе принимать решение 

Наш идеальный кандидат
Продакт с опытом в геймифицированных продуктах или играх, который понимает, как устроена мотивация пользователя, как выглядит хороший онбординг и пейволл. Важно, чтобы понимал не только продуктовую составляющую, но и сам мог сделать решение руками: например, сделать в Figma концепт и собрать рабочий прототип через вайбкодинг и AI-инструменты. 
▪️Критично важен опыт в игровых/около игровых приложениях/платформах, или fitness/спорт/lifestyle-приложениях или play-to-earn продуктах
▪️Опыт работы продакт-менеджером или продакт-дизайнером от 2 лет 
▪️Есть измеримые кейс роста revenue или LTV
▪️Опыт работы с AI и вайбкодингом, нам нужен человек, который умеет выстраивать инфраструктуру 
▪️Уверенное владение Figma: попросим ваше портфолио с дизайнами лендингов 
▪️Опыт работы с аналитикой: умеете сами прочитать CJM и понять, какая метрика и почему проседает
▪️Понимание принципов геймификации и удержания пользователей

Сильным плюсом будет
▪️Сильный визуальный вкус, особенно в дизайне лендингов 
▪️Базовое понимание HTML/CSS/JS достаточное, чтобы поправить то, что сгенерировал AI 
▪️Опыт работы с БД 
▪️Английский язык на уровне, достаточном для чтения документации и написания текстов для лендингов и интерфейса

Как откликнуться
В сообщении @DN_MFLi пришлите пожалуйста, кейс в формате: ниша / что сделали / какой результат, а также примеры вашего дизайна в Figma, и как именно вы используете AI

Добрый день!

А можно у вас разместить вакансию:

Вакансия: ML Researcher / ML Engineer — медицина
Компания: Сибинтек
Локация: Москва, Россия
Занятость: full-time
Формат работы: офис / гибрид / удалённо (РФ)

Наша команда занимается проектами в области здравоохранения, создавая прорывные диагностические и прогностические решения. Наша цель — работа над нейродегенеративным направлением: в тесной связке с врачами мы находим потенциальные возможности и воплощаем их в реальные продуктовые решения.

Чем предстоит заниматься?

-Анализ и выбор SOTA-решений: постоянный мониторинг передовых подходов под конкретные задачи, а также умение переводить статьи в код без готовых репозиториев;
-разработка и улучшение моделей детекции, сегментации и трекинга: обучение и адаптация моделей для обработки диагностических снимков, видеоаналитики и данных анамнеза;
-мультимодальная обработка данных: разработка пайплайнов для обработки медицинских данных, полученных из разных источников;
внедрение и масштабирование: оптимизация моделей, анализ ошибок, работа с большими объёмами данных и инфраструктурой обучения.

Что мы ценим и ищем?

-Обучаете нейросетевые модели и применяете разные подходы. Понимаете, как именно модели устроены изнутри;
работаете с PyTorch;
-ориентируетесь в мире прикладного DL: знаете теорию компьютерного зрения и умеете добиваться практических результатов;
-понимаете особенности realtime-ограничений;
читаете статьи с ML-конференций и следите за развитием области.

Будет плюсом, если вы:

-Работали с медицинским доменом;
-имели дело с большими фундаментальными моделями и понимаете, как они устроены;
-имеете публикации на ведущих ML-конференциях;
-имеете профильную учёную степень (физико-математическое направление).

Что вас ждет?

-ДМС со стоматологией;
-28 календарных дней отпуска;
-годовая премия по результатам работы;
-конкурентная заработная плата (по результатам собеседования);
-корпоративное обучение и возможности для профессионального развития;
-доступ к серверам с профессиональными GPU для обучения, тестирования и экспериментов с моделями;
-отсутствие ограничений по использованию современных AI-инструментов.

Резюме направлять: @AlexandraGhu

Привет! Лето заканчивается, пора проводить очередной митап. Соберемся 9 сентября в офисе VK Tech, с двумя докладами, поговорим про как используется DataFusion в Tarantool Column Store и как OLTP+OLAP нагрузки поддержали в YTsaurus в Dynamic Tables
https://databaseinternals.timepad.ru/event/4166793/
Для офлайн участия надо зарегистрироваться и дать согласие на обработку перс данных (спамить не будут)
Ссылки на трансляции добавим ближе к митапу

Data jobs feed pinned Deleted message

#remote #vacancy #вакансия #fulltime #DE

Привет! Меня зовут Екатерина. Я представляю группу компаний Top Selection. Мы занимаемся продуктовой разработкой и поиском it персонала для рынка России, ЕС, США.
В данный момент мы в поиске DataBricks Engineer

🌎Локация: строго ЕС, гражданство - можно РБ
💻Длительность: 3-6 месяцев,
Формат работы: удаленно
Оформление: ИП
Грейд - Senior
💰Вилка: 16 евро/час


Проект - Банк

❗️Требования:
Знание английского - свободное устное и письменное общение
Опыт с:
-Databricks & Spark/PySpark Engineering (in-depth),
-Data Engineering & Data Modeling,
-Processing of unstructured/semi-structured data for AI/RAG

За подробным описанием вакансии, прошу в лс
Контакты:@Katrin_Easya или по ссылке Откликнуться

🚀 Data Engineer | Big 3 Consulting

Ищем сильного Data Engineer на долгосрочный проект одной из компаний Большой тройки.

📍 Ташкент, работа в офисе (onsite, не удалённо)
💼 Full-time
💰 Рыночная компенсация

О проекте:
Работа над крупным fintech-проектом в сфере кредитного скоринга: production ML pipeline, high-load системы и большие объёмы клиентских и аналитических данных.

Что важно:
• 4+ года опыта в Data Engineering
• Strong SQL и опыт работы с большими объёмами данных
• Python: pandas, pyarrow, Parquet
• Опыт построения и поддержки ETL-пайплайнов
• Airflow / Dagster / Prefect
• Опыт работы с OLAP и high-load системами будет большим плюсом
• Опыт в banking / fintech / telecom / tech — преимущество

Почему стоит рассмотреть:
• Работа непосредственно с крупными клиентами
• Проекты большого масштаба и сложные production-задачи
• Рыночная компенсация
• Сильная команда Data Engineering / ML / DevOps
• Возможность дальнейшего трудоустройства в Milan Hub или региональном хабе СНГ
• Возможность работать над проектами с крупнейшими компаниями рынка

📩 Заинтересовало? Загружайте свой CV и подавайте заявку:
https://thethinksters.typeform.com/to/xoJciTNQ

Будем рады сильным специалистам, которые хотят работать над масштабными международными проектами.

MLE/AE
Привет, и более полное описание вакансии в М2
Метр квадратный (М2) - это онлайн-платформа для решения вопросов с недвижимостью. Наша компания помогает проводить сделки проще, быстрее и безопаснее.

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:
разрабатывать и доводить до продакшена модели компьютерного зрения
решать задачи речевой аналитики: транскрибация звонков, диаризация спикеров, извлечение сущностей и интентов, оценка качества коммуникаций и построение аналитических витрин по разговорам;
строить классический ML: скоринг, ранжирование, прогноз конверсии и оттока, рекомендательные и matching-модели на табличных данных;
проводить полный цикл ML: постановка задачи, разметка и подготовка данных, обучение, валидация, A/B и offline-оценка, мониторинг качества в проде;
упаковывать модели в сервисы (API/batch), выкатывать в продакшен, обеспечивать стабильность, latency, отказоустойчивость и версионирование;
настраивать пайплайны обучения и инференса, feature store / датасеты, трекинг экспериментов и CI/CD для ML;
работать с продуктом и бизнесом: формализовать метрики успеха, декомпозировать гипотезы, объяснять решения моделей и влияние на KPI.

ЧЕГО МЫ ЖДЕМ:
уверенный Python и опыт промышленной разработки, а не только ноутбуков;
практический опыт Computer Vision (классификация, детекция, сегментация) и работы с современными CV-архитектурами;
опыт речевой аналитики / speech-to-text: ASR, диаризация, NLP поверх транскриптов;
сильный классический ML: feature engineering, градиентный бустинг, валидация, работа с дисбалансом и утечками;
опыт вывода ML в прод: сервисы инференса, batch/online, мониторинг дрифта, ретрайн, откат моделей;
понимание MLOps: Docker, оркестрация пайплайнов, трекинг экспериментов, версионирование данных и моделей;
умение читать SQL и работать с витринами/хранилищами; плюсом — опыт GPU-инференса и оптимизации (ONNX, Triton, квантизация).

Наш стек:
Python,Java,Trino,DBT,Iceberg,Airflow,llama.cpp,LLM, Whisper,FastAPI,MLFlow,S3 + то что принесешь ты

Для контакта просьба писать @vika_nkl

Вакансия Team lead дата инженеров

Сбер
Формат: Москва офис (Кутузовский пр., д. 32).
Вилка от 450к до 700к net.

Обязанности:
- Разработка пайплайнов для обработки данных;
- Создание витрин, маппингов для данных;
- Обследование и профилирование банковских источников данных, исследование моделей данных источников;
- Коммуникация с заказчиками, смежными коммандами. Активное формирование предложений по реализации решений для задач бизнеса;
- Управление командой.

Требования:
- Опыт и сильные навыки программирования на python (ООП, разработка API);
- Хорошие знания SQL (оконные функции, сложные запросы, оптимизация запросов);
- Знание инструментов экосистемы Hadoop: Hive, Spark и др;
- Понимание концепций проектирования хранилищ данных;
- Сильные коммуникативные скиллы, навыки организации работы команды, проактивность и лидерские качества.

Условия и соц. пакет:
- Стандартный набор (ДМС и т.д.) + гибкие условие труда и рабочего дня;
- Свой спорт зал в офисе и различные корп. программы.
- Заботимся о развитии сотрудников. Возможность профессионального роста, возможность карьерного роста по уровню позиции и в ЗП;
- Формат работы - офис в Мск (Кутузовский пр., д. 32).

Контакт для связи и резюме @alexei_nnn

🟣 Всем привет!

Мы ищем в команду Database Administrator.

🔹 Вакансия: Database Administrator
🔹 Компания: КА DevHunt
🔹 Формат: удалённо
🔹 ЗП вилка: обсуждается индивидуально
🔹 Продукт: высоконагруженные IT-продукты

🟣 Задачи:
🔹 Администрирование и эксплуатация PostgreSQL
🔹 Поиск, анализ и устранение проблем в БД
🔹 Настройка физической и логической репликации, резервного копирования и PITR
🔹 Проведение обновлений и мониторинг БД
🔹 Консультация разработчиков по вопросам работы с базами данных

🟣 Что мы ждем от кандидата:
🔹 От 2 лет опыта администрирования PostgreSQL
🔹 Опыт работы с высоконагруженными БД и оптимизации узких мест
🔹 Знание Unix-like систем: RedHat, CentOS, Ubuntu
🔹 Опыт настройки PITR, написания скриптов и хранимых процедур
🔹 Опыт работы с Git и Ansible
🔹 Готовность к периодическим дежурствам

🟣 Условия:
🔹 Работа в команде с высоконагруженными системами и большими объемами данных
🔹 Интересные технические задачи и минимум рутины
🔹 Возможность влиять на технические решения и предлагать свои идеи
🔹 Профессиональное развитие и поддержка роста внутри команды

📧 По всем вопросам и резюме направлять: https://t.me/Marii_Zhdanova

🚀Привет, это Voximplant!

🌎🌍Мы международная SaaS компания в области облачных коммуникаций.

Мы создаём платформу, которая позволяет компаниям по всему миру строить клиентские коммуникации внутри своих продуктов и бизнес-процессов. Через нашу инфраструктуру бизнесы запускают голосовые сервисы, контакт-центры, омниканальные коммуникации, автоматизацию взаимодействия с клиентами и решения на базе AI.

У нас есть 2 направления бизнеса: B2B и B2D. B2B - облачные контакт-центры, B2D (business to developers) - платформа-лего для разработчиков, внутри которой можно строить свою собственную коммуникационную платформу.

О Voximplant в 2026 году:
С 2013 года на рынке облачных коммуникаций;
300+ сотрудников;
30 000 клиентов по всему миру;
3 млрд звонков обрабатываем в год.

Сейчас мы в поисках Middle ML Engineer на проект обучения TTS-моделей.


🖱Будущие задачи:
Поддержка и развитие пайплайна обучения TTS-моделей;
Подготовка, очистка и валидация речевых датасетов;
Автоматизация обработки аудио и текстовых данных (VAD, alignment, text normalization, G2P);
Запуск и мониторинг обучения моделей на GPU-кластере;
Оценка качества синтеза речи и анализ ошибок;
Версионирование датасетов и моделей, управление экспериментами;
Разработка и сопровождение инструментов автоматизации обучения и тестирования.

🖥От успешного кандидата мы ждём опыт с:
Python + PyTorch: уверенное владение;
Обработкой аудио: PCM, WAV, Mel Spectrogram, FFmpeg, torchaudio;
Подготовкой данных: очистка, VAD, сегментация, text normalization, forced alignment, G2P;
Обучением моделей: запуск и мониторинг обучения, распределенное обучение, работа с GPU;
Оценкой качества: понимание MOS, разбор типичных ошибок синтеза, проведение A/B-тестов;
MLOps: Docker, Git, CI/CD, управление экспериментами (MLflow или Weights & Biases), хранение датасетов в S3/MinIO;
Инференс — понимание vllm, оптимизация производительности.

💻Что предлагаем:
Мы - продуктовая компания, которая создает технически сложный и востребованный продукт для бизнеса;
Видимый вклад в развитие бизнеса: создание решений, приносящих реальную прибыль;
Гибкое начало рабочего дня;
Работа в аккредитованной IT-компании;
Одна из 2-х льгот на выбор за счет компании (с возможностью воспользоваться другой на корпоративных условиях): ДМС (Лучи), Корпоративное обучение английскому/испанскому языку до 2-х раз в неделю;
Корпоративные скидки от BestBenefits;
Возможность удаленной/гибридной/офисной работы;
Современные и удобные инструменты, софт и оборудование для работы.


📃Процесс найма:
1. Скрининг с HR (45 минут);
2. Техническое интервью (час);
3. Лайв-кодинг (час);
4. Оффер.

✉️Отклики и резюме ждёт @olgas_itrec