О позиции
Мы ищем Senior ML Researcher (Audio) для работы в команде рекомендаций VK. Ваша задача будет заключаться в исследовании и разработке моделей машинного обучения, которые помогут улучшить аудио-рекомендации для пользователей. Вы будете работать с большими объемами аудио данных и применять современные методы машинного обучения для решения сложных задач.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и исследование алгоритмов машинного обучения для обработки аудио данных.
- Анализ и интерпретация результатов экспериментов с использованием аудио данных.
- Сотрудничество с другими командами для интеграции аудио-модальности в существующие системы рекомендаций.
- Участие в проектировании и реализации новых функций для улучшения пользовательского опыта.
- Проведение исследований и публикация результатов в научных журналах и конференциях.
Требования
- Опыт работы в области машинного обучения, особенно с аудио данными.
- Знание Python и библиотек для машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch).
- Опыт работы с большими данными и распределенными системами.
- Способность к критическому мышлению и решению сложных задач.
- Опыт публикаций в научных журналах будет плюсом.
Будет плюсом
- Знание методов обработки сигналов и аудиоанализа.
- Опыт работы с нейронными сетями для обработки аудио.
- Знание английского языка на техническом уровне.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата и возможности для профессионального роста.
- Работа в команде экспертов в области AI и ML.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- Гибкий график работы и возможность работать в офисе.
- Участие в интересных проектах и возможность влиять на развитие технологий.
Вакансия предлагает интересные задачи в области машинного обучения с фокусом на аудио. Однако, информация о зарплате и условиях работы могла бы быть более детализированной.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, особенно в контексте обработки аудио, с практическим опытом работы с библиотеками TensorFlow и PyTorch.
Способность к самостоятельной работе и самоорганизации в офисной среде, что позволяет эффективно управлять временем и проектами, а также активно участвовать в обсуждениях и мозговых штурмах с командой.
Опыт работы с большими объемами данных и навыки анализа данных, включая подготовку аудио данных для обучения моделей и их последующую оптимизацию.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Media & Entertainment
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев