ML/NLP Developer (Python + Go / Voice AI / LLM-диалоги)

#vacancy #ML #NLP #LLM #Python #Go #VoiceAI #ASR #TTS #Middle #Senior ML/NLP Developer (Python + Go / Voice AI / LLM-диалоги) 🎙 🧠 ID вакансии: MLn_Fod Ставка: обсуждается. Грейд: Middle+ / Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Формат: Удалённо. Локация/Гражданство: РФ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 09.10.2026. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). ❗️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНОЕ УСЛОВИЕ: Наличие оформленного военного билета или приписного свидетельства обязательно! 🏢 О проекте: МТС. Разработка и эволюция голосового диалогового ассистента. Ключевая задача — поэтапный перевод системы с жестких графов сценариев на гибкий, управляемый LLM-based диалог с минимальной задержкой (low-latency). 🚀 Ключевые задачи: — Поэтапный перевод системы с графа сценариев на управляемый LLM-based диалог. — Дебаг голосового пайплайна: поиск причин high latency, галлюцинаций LLM, проблем с передачей аудио и графовых ошибок. — Оперативное принятие архитектурных решений и их самостоятельная реализация в коде. — Поддержка и отладка few-shot классификации сценариев (Qwen, BERT), исправление ошибочных срабатываний интентов. — Finetuning локальных LLM при необходимости (извлечение сущностей, удерживание инструкций). — Интеграция и поддержка ASR (GigaAMv2), дообучение и настройка инференса TTS и систем клонирования голоса. 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): NLP и LLM (КРИТИЧНО!): — Уверенный опыт работы с LLM/SLM (Few-shot learning, prompt engineering) и BERT (классификация сценариев и интентов). — Практический опыт finetuning LLM (PEFT, LoRA/QLoRA) под узкие прикладные задачи. — Уверенный дебаг LLM: умение быстро понять причину некорректного ответа и исправить это промптом, гиперпараметром или файнтюном. Голосовой стек (КРИТИЧНО!): — Опыт дообучения и оптимизации TTS-моделей . — Опыт работы и интеграции современных ASR-систем (в частности, GigaAMv2), понимание работы VAD. — Практика работы с потоковым аудио в реальном времени (streaming ASR/TTS). Python и оптимизация инференса: — Уверенное владение Python (PyTorch, HuggingFace, фреймворки инференса). — Опыт оптимизации инференса под low-latency (vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server, ONNX Runtime). Go (КРИТИЧНО!): — Понимание дизайна сервисов, паттернов SOLID, DRY и KISS. — Типизация в Go (строки, числа, слайсы, мапы). — Примитивы синхронизации и конкуренция (синхронизация горутин, работа с каналами). — Указатели и работа с ними. — Понимание принципов Observability. 💡 Будет весомым плюсом: — Опыт работы с gRPC -контрактами. — Умение настроить инфраструктуру, знания k8s / inventory . — Глубокое понимание работы сетевого стека ( TCP ). 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, пишите ID вакансии: MLn_Fod )