Всем привет. В команду аудио аналитики Beeline ищем Middle Data Scientist, который готов решать вместе с нами амбициозные задачи, связанные с анализом аудио и текстовых данных. Если ты полон идей и желания профессионально развиваться в данной области, а также участвовать во всех этапах создания крутых продуктов, то будем рады сотрудничеству. Присоединившись к нам, ты получишь почти безграничные возможности для реализации своего таланта, а вместе с ними быcтрый карьерный рост. 

Итак, вам предстоит:

• Проводить исследовательскую работу по поиску и реализации нейросетевых алгоритмов по направлению NLP, ASR, диаризация, анализ аудиосигналов
• Формировать датасеты и организовывать процедуры разметки
• Обучать модели и проводить оценку их качества
• Заниматься усовершенствованием пайплайнов, оптимизацией моделей и внедрением в продуктив.

Мы будем рады рассмотреть вашу кандидатуру, если у вас есть:

• Успешный профессиональный опыт решения задач в области анализа аудио и текстовых данных не менее 1 года; 
• Математический бэкграунд, знание основ машинного обучения и нейронных сетей;
• Опыт построения моделей нейронных сетей с помощью фреймворка pytorch;
• Уверенные знания форматов аудио данных, а также способов их обработки на языке Python;
• Понимание подходов к обработке текстовых данных и решению NLP задач;
• Любовь к Python, ООП и структурам данных; 
• Хорошие отношения с ОС Linux, Git, Docker.

Будет супер, если при тебе также имеются: 

• Знание SOTA архитектур нейронных сетей, решающих задачи ASR, TTS, NER;
• Опыт использования MLFlow;
• Опыт использования Kubernetes

Что мы предлагаем:

• Сильную команду из топовых ВУЗов, с которой можно расти.
• Свободу в принятии решений, возможность влиять на процесс и результат.
• Развитое внутреннее DS/DA комьюнити (100+ человек) с регулярными митапами и встречами по обмену опытом.
• Ежегодный процесс-ревью.
• Десятки Пбайт разнообразных данных - от классических табличных до гео, графов, кликстримов, текстов и картинок.
• Развитая MLOps инфраструктура и процессы, мощный кластер с GPU.
• Внешнее и внутреннее обучение, участие в митапах и конференциях.
• Полис добровольного медицинского страхования, обслуживаемый в лучших клиниках.
• Корпоративные скидки на фитнес, обучение, путешествия и т.п.
• Служебную сотовую связь.