ML-разработчик в команду распознавания речи (направление «Инклюзия»)

Привет! Наша команда занимается R&D в области распознавания речи. Мы развиваем базовые NLP-технологии для сервисов Яндекса, которые работают с голосом: от Станций с Алисой и перевода видео в Браузере до Яндекс Клавиатуры и Переводчика.

Одно из важных направлений работы — повышение инклюзивности наших систем. Например, мы улучшаем качество распознавания для людей с особенностями речи в Алисе и Яндекс Разговоре, развиваем автоматические субтитры для слабослышащих пользователей Кинопоиска.

Ищем опытного ML-разработчика, готового много экспериментировать с базовым качеством моделей, работать с речевым доменом и доводить исследовательские идеи до использования в продакшене.

В этой роли важно не только получать хорошие офлайн-метрики, но и понимать, как модель будет работать в реальных пользовательских сценариях, какие данные вам нужны для улучшения и как превращать исследовательские результаты в продуктовые возможности. У вас будет проверенная инфраструктура для экспериментов и ресурсы для разметки данных. Вы сможете быстро видеть результаты своей работы в продуктах, которыми пользуются миллионы людей.

О первых шагах в распознавании сложных нарушений речи в Алисе мы уже рассказывали на Хабре.

Улучшение качества распознавания речи для людей с особенностями речи
Вам предстоит исследовать современные подходы к обучению моделей распознавания, читать статьи, формулировать гипотезы, проводить эксперименты, заказывать разметку данных и анализировать ошибки. Нужно будет доводить полученные улучшения до продакшена и так повышать доступность продуктов для пользователей.

Развитие новых функций в Яндекс Разговоре
Яндекс Разговор — флагманское приложение для наших инклюзивных технологий, оно помогает общаться людям с особенностями слуха и речи. Мы хотим развивать в нём потоковое разделение речи говорящих и распознавание в различных сценариях использования.

Создание автоматических субтитров
Вы будете исследовать особенности данных в фильмах и сериалах и улучшать качество автоматических субтитров для таких данных. Кроме распознавания речи, мы хотим научиться описывать звуки — музыку, шумы и события в кадре. Это поможет сделать видеоконтент доступнее для слабослышащих пользователей.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

• Хорошо знаете Python и PyTorch
• Имеете опыт DL-разработки, например в области NLP или CV
• Умеете читать современные научные статьи, разбираться в них и превращать идеи в рабочие эксперименты
• Готовы работать с данными: анализировать ошибки, формулировать требования к разметке и проверять гипотезы на реальных сценариях

• Работали с DL в области речевых технологий
• Имеете опыт работы с большими данными
• Владеете C++ на базовом уровне