Мы занимаемся исследованиями в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и звука. Это распознавание речи, диаризация, морфинг голоса, денойзинг и многое другое.

Ищем разработчика, который вместе с нами будет выводить ML-сервисы в продакшен, а также заниматься задачами, связанными с ML-инфраструктурой для оптимизации пайплайнов.

Задачи

• разрабатывать высоконагруженные ML-сервисы — вы будете не учить модели, а именно выводить их в прод и следить за стабильной работой;

• улучшать существующие сервисы — строить окружение для моделей и следить за их «здоровьем», заводить пайплайны для дообучения и мержа с другими логическими частями, которые уже в проде;
• участвовать в разработке и улучшении инфраструктуры для выкатки ML-моделей.

У нас интересно, потому что:
• миллионы пользователей создают большие нагрузки, поэтому вам нужно будет искать изящные и нетривиальные решения;
• вы будете создавать новые технологии, по качеству и масштабу сопоставимые с разработками конкурентов-гигантов;
• вы сможете выступать на митапах и конференциях с докладами и статьями, рассказывать о топовых технологиях — у нас есть команда, которая помогает подготовить речь и презентацию.

Требования

Мы ожидаем, что вы:
• внедряли ML-модели в продакшен;
• пишете эффективный код на C++;
• готовы изучить основы KPHP, чтобы заводить очереди из прода с помощью текущей документации;
• хорошо знаете Docker и знакомы с Kubernetes;
• мастер литкода — будет проще пройти собеседование;
• умеете конвертировать модели в ONNX и TensorRT и готовы расширять свои знания в этой области;
• базово понимаете способы межсервисного взаимодействия и знакомы с принципами работы сетевых протоколов.

Будет плюсом

• разбираетесь в Airflow, FAISS или Quadrant;

• понимаете принципы работы concurrency, multithreading;
• умеете не только в код, но и в мемы: мы всей командой ведём свой паблик vk.com/deepvk.