yandex
V
vk
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
SeniorГибридПолная занятость

Старший ML - разработчик (аудио) в Рекомендации

ИИОценка ИИ

VK — один из крупнейших работодателей в РФ с сильной инженерной культурой. Работа над рекомендациями аудиоконтента на таких масштабах — это уникальный вызов для ML-инженера, предлагающий отличные возможности для профессионального роста и публичности.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует глубокой экспертизы в области Audio ML и умения работать с SOTA-архитектурами. Высокая сложность обусловлена необходимостью проектирования больших моделей с нуля и их внедрения в высоконагруженные системы VK.

Анализ зарплаты

Медиана450 000 ₽
Рынок350 000 ₽ – 600 000 ₽
ИИОценка ИИ

Зарплата в вакансии не указана, но для позиции Senior ML Engineer в Москве в крупных тех-гигантах (BigTech) уровень компенсации обычно соответствует или превышает рыночные показатели. Ожидаемый доход для такого уровня квалификации в VK обычно находится в верхнем дециле рынка.

Сопроводительное письмо

Меня крайне заинтересовала вакансия Старшего ML-разработчика в команду рекомендаций VK. Имея солидный опыт работы с PyTorch и глубокое понимание архитектур нейронных сетей, я готов внести свой вклад в разработку SOTA-решений для обработки аудиоконтента. Мой опыт охватывает весь цикл: от подготовки данных и построения пайплайнов до оптимизации моделей для высоконагруженного продакшена.

Я внимательно слежу за научными публикациями в области аудио-ML и обладаю навыками воспроизведения сложных архитектур с нуля. Работа в VK привлекает меня масштабом данных и возможностью видеть реальное влияние своих разработок на пользовательский опыт в различных доменах компании. Уверен, что мои знания алгоритмов и опыт внедрения моделей помогут команде достичь новых высот в области контентного анализа.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в vk уже сейчас

Присоединяйтесь к команде VK и создавайте передовые аудио-модели для миллионов пользователей!

Описание вакансии

Старший ML - разработчик (аудио) в Рекомендации, Москва

#офис #гибрид

Компания:VK

🔹Задачи

-Исследовать и воспроизводить последние научные достижения (SOTA) в области ML для аудио;

-С нуля проектировать, обучать и оценивать большие аудио-модели на масштабных данных;

-Разрабатывать контентные аудио модели для работы в различных доменах VK;

-Готовить данные, строить пайплайны, проводить эксперименты, анализировать результаты;

-Доводить успешные эксперименты до пилота и внедрения в продукт совместно с продуктовыми командами;

-Делиться результатами через публикации и выступления.

🔹Требования

-Практический опыт работы в ML;

-Опыт построения нейросетевых моделей;

-Уверенное знание Python и PyTorch;

-Опыт оптимизации и внедрения моделей в продакшн;

-Знание классических алгоритмов и структур данных.

Контакты: Откликнуться

🔥 Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • PyTorch
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Data Structures
  • Algorithms
  • Audio Processing

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка фундаментальных знаний в области обработки звука.

Какие признаки (features) вы бы использовали для классификации музыкальных жанров и почему? Чем MFCC отличается от мел-спектрограмм?

Оценка опыта работы с современными архитектурами.

Расскажите о вашем опыте работы с трансформерами для аудио (например, Audio Spectrogram Transformer или Wav2Vec). С какими сложностями вы сталкивались при их обучении?

Проверка навыков оптимизации для продакшена.

Какие методы оптимизации аудио-моделей вы применяли для снижения задержки (latency) при инференсе? Знакомы ли вы с квантованием или дистилляцией моделей?

Оценка инженерных навыков.

Как бы вы организовали пайплайн обработки данных для обучения модели на терабайтах аудиофайлов, чтобы избежать простоя GPU?

Проверка алгоритмической базы.

Решите задачу: дан массив аудио-семплов, необходимо найти в нем наиболее длинную последовательность тишины (значения ниже порога) за O(n).

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

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!

V
vk
Россия