Senior/middle ML researcher (audio) в Рекомендации, Москва

Mы - группа модальности аудио в составе отдала экспериментальных технологий в направлении рекомендаций. Сейчас отдел состоит из более чем 30 человек, среди которых выпускники ШАД, МФТИ, ФКН и других топовых вузов. Одно из направление отдела - мультимодальные контентные и языкове модели.

В фокусе нашей группы - развитие аудио-модальности для задач рекомендаций и не только. Одна из основных задач - разработка foundation аудио-моделей. Мы верим, что глубокое понимание аудио-контента (музыка, подкасты, звук в видео) откроет новые возможности в персонализированных рекомендациях (музыки, видео, клипов) и позволит придумать уникальные продуктовые фичи.

Технологии:
Стандартный ML-стек: python3 + PyTorch.
Хранение и обработка данных: YTsaurus, s3, k8s
Удаленная разработка и запуск экспериментов на кластере с GPU (сотни a100 и h100)

Рост:
На регулярных 1-1 мы фокусируемся на профессиональном росте и стремимся, чтобы каждый занимался тем, что ему интересно. Мы активно принимаем участие в конференциях и готовим статьи уровня A*/A (совместно с отделом исследований, которым руководит Александр Дьяконов).

Задачи

• Исследовать и воспроизводить последние научные достижения (SOTA) в области ML для аудио;
• С нуля проектировать, обучать и оценивать большие аудио-модели на масштабных данных;
• Разрабатывать контентные аудио модели для работы в различных доменах VK;
• Готовить данные, строить пайплайны, проводить эксперименты, анализировать результаты;
• Доводить успешные эксперименты до пилота и внедрения в продукт совместно с продуктовыми командами;
• Делиться результатами через публикации и выступления.

Требования

• Практический опыт работы в ML;
• Опыт построения нейросетевых моделей;
• Уверенное знание Python и PyTorch;
• Опыт оптимизации и внедрения моделей в продакшн;
• Знание классических алгоритмов и структур данных.

Будет плюсом

• Подтвержденный опыт работы с аудио данными;
• Опыт чтения и воспроизведения алгоритмов из научных статей;
• Опыт работы с YTsaurus и k8s;
• Знание SQL;
• Опыт построения рекомендательных систем.