ml инженер голосового диалога

Описания нет

• Поэтапно переводить систему с графа сценариев и навыков на управляемый диалог на основе LLM
• Отлаживать голосовой конвейер, находить причины высокой задержки, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио и ошибок графа
• Оперативно принимать архитектурные решения и самостоятельно реализовывать их в коде
• Поддерживать и быстро отлаживать классификацию сценариев на основе few-shot с Qwen и классификаторы на BERT
• Учитывать краевые случаи и исправлять ошибочные срабатывания интентов
• При необходимости дообучать локальные LLM для извлечения сущностей и удержания инструкций
• Интегрировать и поддерживать ASR на базе GigaAMv2, отлаживать качество распознавания, работу VAD и передачу текста дальше по конвейеру
• Дообучать и настраивать инференс собственных и открытых TTS-систем и систем клонирования голоса для достижения нужного качества звучания и скорости работы

• Уверенный опыт работы с LLM/SLM, few-shot learning, prompt engineering и BERT для классификации сценариев и интентов
• Практический опыт дообучения LLM методами PEFT, LoRA/QLoRA под узкие прикладные задачи
• Умение быстро разбираться, почему модель ответила неверно, и исправлять это промптом, гиперпараметром или дообучением
• Опыт дообучения и оптимизации TTS-моделей
• Опыт работы с современными ASR-системами и их интеграции, в частности GigaAMv2
• Опыт работы с графовыми и сценарными диалоговыми движками, а также с LLM-агентами
• Высокая скорость диагностики проблем инференса, поиска ошибок и принятия инженерных решений
• Уверенное владение Python, PyTorch, Hugging Face и фреймворками инференса, а также Go
• Опыт оптимизации инференса для низкой задержки с vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server и ONNX Runtime
• Практический опыт работы с потоковым аудио в реальном времени, streaming ASR/TTS и контрактами gRPC
• Базовое понимание проектирования сервисов на Go
• Понимание принципов SOLID, DRY и KISS
• Знание базовых типов Go: строк, чисел, слайсов и мап
• Знание примитивов синхронизации и конкурентности, горутин и каналов
• Знание указателей и работы с ними
• Знание observability
• Будет плюсом: опыт работы с gRPC, настройки инфраструктуры, k8s/inventory и знания TCP

• Срок — до 31.12.2026 с возможной пролонгацией
• Ставка до 2100 - 2200, с НДС
• Локация — РФ
• Часовой пояс — МСК ± 3 часа