ML-инженер в OCR и распознавании речи

Научно-исследовательский институт развития цифровых технологий и искусственного интеллекта приглашает ML-инженера для разработки и внедрения решений в области распознавания текста, распознавания и синтеза речи. Предстоит работать в команде исследователей и инженеров над полным циклом ML-разработки: от подготовки данных и постановки экспериментов до обучения, валидации и внедрения моделей. Основной фокус – качество решений на реальных данных, воспроизводимость результатов и эффективность работы моделей.

• Разрабатывать и совершенствовать OCR-решения: распознавание текста, анализ структуры документов, извлечение данных из сканов, изображений, таблиц и форм.
• Разрабатывать и адаптировать модели распознавания речи (STT), повышать точность транскрибирования с учётом шумов, особенностей произношения и предметной лексики.
• Разрабатывать и адаптировать модели синтеза речи (TTS), улучшать естественность звучания, разборчивость и корректность произношения.
• Выстраивать полный цикл обработки данных: очистку, разметку, аугментацию, контроль качества и подготовку обучающих, валидационных и тестовых выборок.
• Проводить эксперименты, сравнивать архитектуры и методы обучения, анализировать ошибки и документировать результаты.
• Обеспечивать воспроизводимость экспериментов: версионировать код, данные, конфигурации и модели.
• Оптимизировать скорость инференса и потребление вычислительных ресурсов, интегрировать модели в сервисы и приложения.
• Контролировать качество моделей после внедрения, готовить техническую документацию и взаимодействовать с командой разработки и тестирования.

• Отличное знание технологий OCR и практический опыт разработки решений для распознавания текста и извлечения данных из документов.
• Отличное знание технологий STT и TTS, практический опыт обучения, адаптации и оценки моделей как распознавания, так и синтеза речи.
• Уверенное владение Python, PyTorch и/или TensorFlow; опыт работы с NumPy, pandas и scikit-learn.
• Понимание методов обучения и дообучения моделей, принципов валидации и предотвращения переобучения и утечки данных; умение выбирать метрики под задачу, применять CER/WER и оценивать качество синтезированной речи.
• Опыт интеграции ML-моделей в программные решения, работы с Git и Linux; умение писать поддерживаемый код и обеспечивать воспроизводимость результатов.
• Будет плюсом: Опыт работы с узбекским языком и многоязычными текстовыми и речевыми моделями; Опыт обработки документов со сложной структурой, низким качеством изображения и смешанными языками; Знание методов диаризации, выделения речевых участков и потокового распознавания речи; Опыт работы с Docker, инструментами CI/CD и MLOps: MLflow, Weights & Biases, DVC; Опыт оптимизации инференса с использованием ONNX Runtime, TensorRT и квантования моделей; Знание SQL и опыт построения процессов обработки данных

• Участие в проектах на стыке науки и прикладных технологий
• Работу в НИИ с фокусом на развитие цифровых технологий и искусственного интеллекта
• Профессиональную команду: исследователи, ML-инженеры, разработчики
• Участие в конференциях, семинарах и внутренних исследовательских программах
• Официальное трудоустройство, стабильная занятость