4
года опыта в разработке
2
года опыта в ML
150K₽
текущая зарплата
О себе
ML-инженер и Python-разработчик с 4-летним опытом разработки и 2-летним опытом работы с машинным обучением. Специализируюсь на аудио-моделях(в основном tts), но имею опыт работы со всеми основными доменами ML. Основной язык программирования — Python.
Обладаю обширными знаниями в ML и бэкенде, умею создавать собственные модели и дообучать существующие, разбираюсь в MLOPS.
В свободное время люблю играть в настольный теннис или гулять по красивым местам.
Опыт работы
ООО "АРБ"
Младший инженер-программист (ML Engineer)
Февраль 2024 — настоящее время
Условия: Неполный рабочий день (0.5 ставки), удаленная работа, свободный график
Зарплата: 150 000 ₽ после налогов
Зарплата: 150 000 ₽ после налогов
Ключевые ML проекты
🎤 Модификация архитектуры Pflow
Исследовал и модифицировал архитектуру модели Pflow для синтеза речи, улучшая качество генерации аудио.
🎤 Unet-LSTM Denoiser
Для обработки аудиоданных я написал собственную модель на основе Unet-LSTM (bidirectional). Модель прекрасно удаляла шум из данных, однако я столкнулся с проблемой взрыва градиентов, и решил, что дальнейшие исследования не имеют смысла.
🔊 Имплементация MAS алгоритма на Torch CPP API
Реализовал алгоритм MAS (Monotonic Alignment Search) на Torch C++ для повышения производительности.
🤖 Hf-совместимая библиотека для удобного использования BigCodec
Работая над AudioLLM(Qwen + BigCodec), разработал собственную библиотеку для удобного использования BigCodec.
🤖 Утилита для мониторинга системных ресурсов и GPU(NVIDIA и AMD)(есть RUST версия)
Во время работы с картами AMD, я заметил что удобных инструментов для мониторинга ресурсов AMD карт просто нет, так и появился gputop, дизайн которого был взят от nvitop
Требования к позиции
- Удалённая работа с гибким графиком (неполный день)
- Зарплата от 150 000 ₽ (после вычета налогов)
Дополнительная информация
- ✓ Оформлен статус эмансипации (окончательное оформление через месяц)
- ⚠ Обучаюсь в 11 классе — в периоды проведения ЕГЭ (май-июнь) буду ограниченно доступен
Технологический стек
PyTorch
Transformers
ONNX
TensorFlow
FastAPI
Aiogram
PyQt
SQLAlchemy
JAX
Cython
Torch C++
Docker
Postgres
Redis
Linux