- Зарплата
- 3 000 $ – 4 500 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ML/DSP Engineer
Привлекательная вакансия с конкурентной зарплатой в долларах и возможностью удаленной работы. Проект в сфере AI Voice Detection актуален и технологически интересен.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний в узкой нише DSP и ML для аудио, а также опыта работы с облачной инфраструктурой AWS. Необходимость оптимизации моделей и работы с CUDA повышает порог входа.
Анализ зарплаты
Предлагаемая зарплата ($3000–4500) соответствует среднерыночным показателям для Middle/Senior ML-инженеров на международном рынке, работающих удаленно. Верхняя планка в $4500 является хорошим предложением для специалистов с глубокой экспертизой в DSP.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Web Design Sun уже сейчас
Присоединяйтесь к Web Design Sun для создания передовых систем распознавания голоса на базе ИИ!
Описание вакансии
ML/DSP Engineer
Web Design Sun
3000 to 4500 usd per month
Remote
WebDesignSun specializes in web solutions
Working on an AI Voice Detector project for North America
Responsibilities:
• Fine-tune & optimize Audio models
• Full pipeline: dataset to deployment
• Model serving & inference optimization
• Monitoring metrics & performance
• Collaboration with team & PM
Requirements:
• 3+ years in ML/DSP
• Speech-to-Text / Text-to-Speech
• Deep Learning for Audio
• End-to-end training pipeline
• Model optimization & quantization
• Python, PyTorch, Git, AWS
Optional:
• Hugging Face (Transformers, Datasets)
• Quantization (bitsandbytes/AutoGPTQ)
• CUDA 12.x
• FastAPI
• Docker/K8s
• vector DBs (FAISS/Milvus)
Contacts:
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Git
- AWS
- Python
- PyTorch
- Kubernetes
- Docker
- CUDA
- FastAPI
- FAISS
- DSP
- Hugging Face
- Milvus
- Speech-to-text
- Text-to-Speech
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с аудио-данными и специфическими архитектурами.
Расскажите о вашем опыте работы с архитектурами для Speech-to-Text или TTS. Какие основные сложности возникали при обучении?
Вакансия требует навыков оптимизации для инференса.
Какие методы квантования и оптимизации моделей (например, bitsandbytes или AutoGPTQ) вы использовали на практике?
Важно понимать, как кандидат работает с данными в DSP.
Как вы подходите к препроцессингу аудио-сигналов перед подачей в нейронную сеть? Какие признаки (например, MFCC) вы считаете наиболее эффективными?
Проверка навыков работы с инфраструктурой.
Опишите ваш опыт развертывания ML-моделей в AWS. Как вы обеспечиваете мониторинг производительности в продакшене?
Оценка умения работать с современными инструментами.
Использовали ли вы векторные базы данных (FAISS/Milvus) в задачах обработки речи? Если да, то для каких целей?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
Senior / Middle+ Data Scientist
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
Senior/Middle Data Engineer
Senior Data Scientist
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!