- Страна
- Россия
ML/NLP Developer (Python + Go / Voice AI / LLM-диалоги)
Оценка ИИСильный бренд МТС, работа с передовым стеком (LLM, Voice AI) и возможность удаленной работы делают вакансию очень привлекательной для ML-специалистов. Однако строгие 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 необходимостью глубоких знаний в узких областях: потоковая обработка аудио, оптимизация TTS/ASR и дообучение LLM. Также требуются навыки работы на стыке Python и Go.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для ML-разработчиков такого уровня в РФ рыночный диапазон составляет от 300 000 до 500 000 рублей. МТС обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ML/NLP Developer (Python + Go / Voice AI / LLM-диалоги) МТС
Местоположение: РФ
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 08.10.2026
Требования:
• Уверенный опыт работы с LLM/SLM (Few-shot learning, prompt engineering) и BERT
• Практический опыт finetuning LLM (PEFT, LoRA/QLoRA)
• Опыт дообучения и оптимизации TTS-моделей, интеграции ASR-систем (GigaAMv2)
• Практика работы с потоковым аудио в реальном времени (streaming ASR/TTS)
Важно:
*📌* Локация/Гражданство: РФ.
*📌* Наличие оформленного военного билета или приписного свидетельства обязательно!
О компании:
Проект МТС: разработка голосового диалогового ассистента и перевод системы с графов сценариев на LLM-based диалог с минимальной задержкой.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Анастасия Гритчук
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Go
- LLM
- NLP
- BERT
- Few-Shot Learning
- Prompt Engineering
- PEFT
- LoRA
- QLoRA
- TTS
- ASR
- GigaAMv2
Возможные вопросы на собеседовании
Проект предполагает переход на LLM-диалоги с минимальной задержкой. Важно понимать, как кандидат будет бороться с латентностью.
Какие методы оптимизации инференса LLM вы бы применили для обеспечения real-time отклика в голосовом ассистенте?
В вакансии указан GigaAMv2. Знание конкретных инструментов ASR критично для проекта.
Расскажите о вашем опыте работы с GigaAMv2. С какими основными сложностями вы сталкивались при интеграции этой системы?
Вакансия требует опыта работы с TTS. Оптимизация голоса — ключ к качественному UX.
Как вы подходите к задаче дообучения TTS-моделей для достижения естественности звучания при сохранении высокой скорости генерации?
Упоминание Go в заголовке намекает на высоконагруженные части системы.
В каких задачах ML-пайплайна вы считаете оправданным использование Go вместо Python и почему?
Эффективное использование ресурсов при дообучении.
В чем принципиальная разница между LoRA и QLoRA, и в каких случаях вы отдадите предпочтение тому или иному методу при работе с SLM?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
