Data Science Work

Компания: Контур
Должность: TechLead Research Engineer: NLP/Speech
Вилка: от 400 000 -550 000 ₽
Город: удаленно, Екатеринбург
Занятость: full time, гибкий график, оформление ТК РФ
Контакты: @INN_SNN

Мы автоматизируем документооборот, бухгалтерию и отчетность. Делаем эти процессы простыми и быстрыми, а сервисы — удобными для клиента.
Ищем эксперта, чтобы реализовывать и внедрять SOTA-подходы в наши сервисы.
В лаборатории «Speech&NLP» Центра искусственного интеллекта команда (7 ML Research Engineer) запустила с нуля и масштабировала на всю компанию собственный ASR, сэкономив сотни миллионов рублей в год. Сейчас, например, мы хотим аналогично создать и внедрить Text To Speech. 

Чем предстоит заниматься
Концептуально
Взять на себя определенное направление технологий (или несколько).
Сформулировать видение его развития и актуализировать его своевременно, исходя из внутренних или внешних изменений.
Планировать последовательность задач и помогать другим участникам лаборатории участвовать в его развитии, т. е. делать задачки и привносить что-то от себя в планы.
Участвовать в разработке других технологий, помимо своего направления: ревью, небольшие задачи, обсуждения.

Примеры задач (могут меняться в зависимости от вашего опыта и новостей мира технологий)
Разделение аудио на нескольких говорящих.
Voice cloning.
Улучшение текущего решения ASR.
Поддержка и расширение набора NLP технологий: NER, sentiment analysis, spelling correction и другие.

Наши ожидания
Отличное понимание текущего состояния области Speech/NLP: следите за свежими статьями и SOTA по технологиям и делитесь с командой.
Глубокое понимание PyTorch: сможете при необходимости быстро провести эксперименты, править архитектуру и разобраться в коде коллег.
Умение рассказывать сложные вещи простым языком: кроме Data Scientist, в команде есть product- и project-менеджеры, разработчики, аналитики.
Дополнительным плюсом будет
Знание и практический опыт с transformers, fairseq, Nemo, SpeechBrain, ONNX/TorchScript.
Знание методов обработки сигналов.
Опыт оптимизации / дистилляции DL-моделей для продакшена.
Публикации или блогпосты в области Speech/NLP.

Нам важно, чтобы вам было комфортно: непринципиально, где вы находитесь и во сколько начинаете рабочий день, главное — выполненные задачи. Умеем работать в команде, находясь в разных точках мира.

www.tg-me.com/us/Data Science Work/com.datasciencework/470

2.0K viewsNov 16, 2023 at 16:03

Компания: Контур
Должность: TechLead Research Engineer: NLP/Speech
Вилка: от 400 000 -550 000 ₽
Город: удаленно, Екатеринбург
Занятость: full time, гибкий график, оформление ТК РФ
Контакты: @INN_SNN

Мы автоматизируем документооборот, бухгалтерию и отчетность. Делаем эти процессы простыми и быстрыми, а сервисы — удобными для клиента.
Ищем эксперта, чтобы реализовывать и внедрять SOTA-подходы в наши сервисы.
В лаборатории «Speech&NLP» Центра искусственного интеллекта команда (7 ML Research Engineer) запустила с нуля и масштабировала на всю компанию собственный ASR, сэкономив сотни миллионов рублей в год. Сейчас, например, мы хотим аналогично создать и внедрить Text To Speech. 

Чем предстоит заниматься
Концептуально
Взять на себя определенное направление технологий (или несколько).
Сформулировать видение его развития и актуализировать его своевременно, исходя из внутренних или внешних изменений.
Планировать последовательность задач и помогать другим участникам лаборатории участвовать в его развитии, т. е. делать задачки и привносить что-то от себя в планы.
Участвовать в разработке других технологий, помимо своего направления: ревью, небольшие задачи, обсуждения.

Примеры задач (могут меняться в зависимости от вашего опыта и новостей мира технологий)
Разделение аудио на нескольких говорящих.
Voice cloning.
Улучшение текущего решения ASR.
Поддержка и расширение набора NLP технологий: NER, sentiment analysis, spelling correction и другие.

Наши ожидания
Отличное понимание текущего состояния области Speech/NLP: следите за свежими статьями и SOTA по технологиям и делитесь с командой.
Глубокое понимание PyTorch: сможете при необходимости быстро провести эксперименты, править архитектуру и разобраться в коде коллег.
Умение рассказывать сложные вещи простым языком: кроме Data Scientist, в команде есть product- и project-менеджеры, разработчики, аналитики.
Дополнительным плюсом будет
Знание и практический опыт с transformers, fairseq, Nemo, SpeechBrain, ONNX/TorchScript.
Знание методов обработки сигналов.
Опыт оптимизации / дистилляции DL-моделей для продакшена.
Публикации или блогпосты в области Speech/NLP.

Нам важно, чтобы вам было комфортно: непринципиально, где вы находитесь и во сколько начинаете рабочий день, главное — выполненные задачи. Умеем работать в команде, находясь в разных точках мира.

BY Data Science Work