- Страна
- Россия
Middle+ / Senior ML/NLP Developer (Python + Go / Voice AI / LLM-диалоги)
Оценка ИИИнтересный стек технологий на стыке ML и Backend-разработки. Удаленный формат и работа с современными LLM/Voice AI делают вакансию привлекательной, однако жесткие требования к документам (военный билет) могут ограничить круг кандидатов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена редким сочетанием глубокой экспертизы в ML/NLP (Voice AI, LLM) и уверенного владения языком Go для системного программирования. Также требуются специфические знания в области low-latency инференса и сетевых протоколов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана. Для специалистов уровня Senior ML/NLP с навыками Go на российском рынке медиана составляет около 350 000 - 450 000 рублей. Вакансия предполагает высокую квалификацию, поэтому можно ожидать предложения в верхней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Middle+ / Senior ML/NLP Developer (Python + Go / Voice AI / LLM-диалоги)
#Middle+ #Senior #MLDeveloper #NLPDeveloper #NLP #LLM #Python #РФ #Удаленно
Требования:
Критически важно: оформленный военный билет или приписное свидетельство. LLM/NLP: LLM/SLM, prompt engineering, few-shot, BERT, PEFT, LoRA/QLoRA. Voice AI: дообучение TTS, ASR (GigaAMv2), VAD, streaming ASR/TTS. Python: PyTorch, HuggingFace, inference frameworks. Low-latency: vLLM, TensorRT-LLM, Triton или ONNX Runtime. Go: сервисная архитектура, SOLID/DRY/KISS, типы, goroutines/channels, указатели, observability. Будет плюсом: gRPC. Kubernetes и инфраструктура. Глубокое понимание TCP/networking.
Локация:*📍*Удалённо, РФ. Гражданство РФ. Full-time.
Контакт для отклика: Откликнуться при отклике, пишите ID вакансии: MLn_Fod
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Go
- NLP
- LLM
- PyTorch
- Huggingface
- BERT
- PEFT
- LoRA
- QLoRA
- TTS
- ASR
- vLLM
- TensorRT-LLM
- Triton Inference Server
- ONNX Runtime
- gRPC
- Kubernetes
- SOLID
- TCP
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует работы с Voice AI в реальном времени. Важно понимать, как кандидат минимизирует задержки.
Какие стратегии оптимизации инференса LLM и TTS вы используете для достижения минимального Time to First Token (TTFT) в голосовых диалогах?
В стеке указан Go. Важно проверить понимание конкурентности при обработке потоковых данных.
Как бы вы организовали обработку стримингового аудио через gRPC на Go, используя goroutines и каналы для обеспечения стабильности при высоких нагрузках?
Упоминается дообучение ASR (GigaAMv2). Проверка практического опыта с конкретными архитектурами.
С какими основными трудностями вы сталкивались при дообучении или адаптации моделей ASR типа GigaAMv2 под специфический домен?
Требуется знание PEFT и LoRA. Проверка понимания эффективного дообучения моделей.
В каких случаях вы предпочтете использование QLoRA вместо полного fine-tuning модели, и как это влияет на итоговый перформанс в задачах NLP?
Упоминается глубокое понимание TCP/Networking. Важно для low-latency систем.
Как особенности протокола TCP могут влиять на передачу аудиоданных в реальном времени и в каких случаях стоит рассмотреть альтернативы?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
