Senior / Lead Machine Learning Engineer (GigaChat Audio - Spotter)

Почему Spotter?

- Бизнес-критичная технология. Наш wake-word движок «Салют / Джой / Афина / Сбер» живёт в миллионах устройств и запускает весь голосовой стек. Любое ваше улучшение сразу ощущают пользователи.

- Edge + Cloud. Мы смешиваем on-device ML (ARM / NPU) и серверные сервисы — редкая возможность углубиться в оба мира одновременно.

- Сложные вызовы вместо «рутины». Работаем c real-time audio, tiny-ML, latency < 100 мс, distillation и quantization под конкретные чипы.

Обязанности

• Поднимать точность wake-word моделей: Анализ ошибок, подбор loss-функций, semi-supervised доразметка, балансировка датасетов, feature engineering для шума, эхо и речи с акцентами.
• Портировать модели на новые устройства: Прототипы на PyTorch, конвертация в ONNX / TFLite, оптимизация под ограниченную память и энергопотребление.
• Исследовать и внедрять SOTA-подходы.
• Менеджерить качество в проде: A/B-эксперименты.

Требования

• >5 лет в ML, из них заметная часть в Python + PyTorch / TensorFlow.
• Продакшен-опыт c ASR или KWS (keyword spotting).
• Глубокое понимание Data Engineering: versioning большого аудио-корпуса.
• Умение читать и прототипировать статьи, превращая их в рабочий код.

Плюсом будет:

• Знание C++
• Опыт model compression: pruning, quantization-aware training.

Условия

• гибридный или удаленный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека для сотрудников выгоднее до 7%
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров