- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Старший ML - разработчик (аудио) в Рекомендации
Оценка ИИVK — 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.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль 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
Оценка ИИЗарплата 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
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
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Audio Processing
- Deep Learning
- Algorithms
- Data Structures
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
ML-инженер
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior Data инженер
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!