В R&D-центре дочерней компании ОАО «РЖД» разрабатывается проект цифрового наставника для сотрудников РЖД в VR-симуляции с целью обучения работе с ж/д оборудованием. В рамках проекта планируется научить наставника говорить, слушать, понимать услышанное и давать релевантные ответы на вопросы. В частности, планируется разработка диалоговой системы, систем распознавания речи, синтеза речи, extractive QA системы, способными качественно работать в релевантном домене. Стек технологий, который используется на проекте Инфраструктура: Git, Docker, Jira, Confluence По библиотекам ML для распознавания, синтеза речи, построению диалоговых и QA систем пока что ещё формируем стек. На данный момент изучаем RASA, Silero, Facebook HF, Sova-TTS, Vosk, NeMo QuartzNet. О команде, которая работает над проектом 5 чел, выпускники МФТИ, НГУ Обязанности: Общение с представителями предметной области в рамках проектной деятельности; Анализ применимости методов машинного обучения и участие в формализации задач; Планирование этапов реализации и инфраструктуры проекта; Составление плана исследования и дизайн экспериментов; Постановка задач команде проекта и контроль выполнения, проведение code review; Сопровождение проекта в приложениях трекинга задач и документирования; Проектирование и реализация NLP пайплайнов; Реализация демонстрационных прототипов в рамках текущих проектов; Подготовка отчетов и презентаций по проведённой работе и полученным результатам; Разработка учебных курсов и проведение семинаров в области машинного обучения, наставничество над менее опытными коллегами. Требования: Опыт работы на аналогичной должности от 2х лет; Знание Python с опытом применения от 2 лет. Знание методов и алгоритмов обработки естественного языка и опыт практической реализации NLP пайплайнов с использованием прикладных библиотек: nltk, spacy, gensim, fasttext, pymorphy2; Хорошее знание принципов работы глубоких нейронных сетей (CNN, RNN, FCN), их современных архитектур и классических алгоритмов машинного обучения (линейная и логистическая регрессии, решающие деревья, бустинг и т.д); Знание технического английского языка; Опыт практического использования основных библиотек ML и анализа данных: numpy, scipy, pandas, matplotlib, seaborn, sklearn; Опыт применения инструментария DL фреймворков: tensorflow, pytorch; Опыт использования git, docker, mlflow, jira,confluence; Высшее образование, английский язык (достаточный для чтения технической литературы). Условия: Комфортный офис в Сириусе; Работу в крупной стабильной компании; Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией. Скидки на ДМС для родственников; Белую стабильную заработную плату, официальное оформление с первого дня работы в компании; Годовую премию; Индексацию заработной платы; Участие в самых интересных и масштабных проектах в отрасли; Дополнительные дни к оплачиваемому отпуску; Льготы предусмотренные для компаний входящих в реестр аккредитованных организаций в области ИТ;
Адрес
городского типа Сириус