🚀 Почему Spotter?
- Бизнес-критичная технология. Наш wake-word движок «Салют / Джой / Афина / Сбер» живёт в миллионах устройств и запускает весь голосовой стек. Любое ваше улучшение сразу ощущают пользователи.
- Edge + Cloud. Мы смешиваем on-device ML (ARM / NPU) и серверные сервисы — редкая возможность углубиться в оба мира одновременно.
- Сложные вызовы вместо «рутины». Работаем c real-time audio, tiny-ML, latency < 100 мс, distillation и quantization под конкретные чипы.
Обязанности
- поднимать точность wake-word моделей: Анализ ошибок, подбор loss-функций, semi-supervised доразметка, балансировка датасетов, feature engineering для шума, эхо и речи с акцентами
- портировать модели на новые устройства: Прототипы на PyTorch, конвертация в ONNX / TFLite, оптимизация под ограниченную память и энергопотребление
- исследовать и внедрять SOTA-подходы
- менеджерить качество в проде: A/B-эксперименты.
Требования
- >5 лет в ML, из них заметная часть в Python + PyTorch / TensorFlow.
- продакшен-опыт c ASR или KWS (keyword spotting).
- глубокое понимание Data Engineering: versioning большого аудио-корпуса.
- умение читать и прототипировать статьи, превращая их в рабочий код.
Плюсом будет:
- знание C++
- опыт model compression: pruning, quantization-aware training.
Условия
- гибридный или удаленный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- ипотека для сотрудников выгоднее до 7%
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
РАБОТА В СБЕРЕ – это
участие в развитии инноваций на базе ИИ
акселераторы для стартапов, хакатоны и регулярные митапы от лидеров направлений
креативные пространства для работы, спортзалы, зоны для отдыха и перезагрузки
возможность найти союзников по любым интересам