Senior Machine Learning Engineer

О команде:

Вы присоединитесь к команде, которая работает на стыке передового ИИ и реальных творческих рабочих процессов, с общей миссией сделать создание профессионального контента доступным и по-настоящему приятным.

О роли:

Мы ищем высококвалифицированного и мотивированного инженера по машинному обучению (Machine Learning Engineer) для присоединения к нашей команде. Идеальный кандидат должен обладать сильными навыками программирования на Python, прочной основой в разработке программного обеспечения и страстью к созданию передовых решений в области машинного обучения на основе прототипных моделей. Как инженер по машинному обучению, вы будете отвечать за проектирование и развертывание оптимизированных моделей в производственные среды. Вы сыграете ключевую роль в улучшении наших систем Text-To-Speech, Voice Cloning, Speech Enhancement и других систем на основе ИИ для обеспечения максимальной производительности.

Типичные обязанности включают:

• Создание масштабируемых, поддерживаемых программных решений на основе прототипных моделей
• Развертывание моделей машинного обучения в производственные среды в больших масштабах
• Использование фреймворков Flask и FastAPI для создания микросервисов и API REST
• Оптимизация скорости и эффективности существующих систем Text-To-Speech, Voice Cloning, Speech Enhancement и других систем
• Мониторинг, оптимизация и поддержка решений на основе машинного обучения
• Улучшение скорости, стабильности и масштабируемости аудио-эндпоинтов в реальном времени

Мы ищем кандидата со следующими навыками и квалификацией:

• Степень бакалавра или выше в области компьютерных наук, машинного обучения или смежной области
• 3+ года опыта в ML-инжиниринге или гибридных ролях (backend + ML)
• Высокий уровень владения Python и чистыми практиками программной инженерии
• Практический опыт работы с Google Cloud Platform
• Практический опыт работы с FastAPI, REST API
• Наличие опыта работы с очередями сообщений, такими как: Google Pub/Sub, RabbitMQ, Kafka и т.д.
• Подтвержденный опыт развертывания моделей машинного обучения на облачных платформах
• Опыт работы с инструментами виртуализации и управления кластерами, включая Docker и Kubernetes