Локация
Россия, Пенза; удалённый формат работы
Компания
Компания Джетлин.
Что делать
— Поэтапно переводить систему с графа сценариев и скиллов на управляемый LLM-based диалог.
— Дебажить голосовой пайплайн, включая задержки, галлюцинации LLM, передачу аудио и ошибки графовых движков.
— Разрабатывать и реализовывать архитектурные решения на Python и Go.
— Поддерживать few-shot классификацию сценариев на базе Qwen и классификаторы интентов на BERT.
— Интегрировать и отлаживать ASR на базе GigaAMv2, включая качество распознавания, VAD и передачу текста по пайплайну.
— Дообучать и настраивать инференс TTS-моделей и систем клонирования голоса.
Требования
— Уверенный опыт работы с LLM/SLM, few-shot learning, prompt engineering и BERT.
— Практический опыт fine-tuning LLM с использованием PEFT, LoRA или QLoRA.
— Уверенное владение Python, PyTorch, Hugging Face и Go.
— Опыт оптимизации low-latency инференса с vLLM, TensorRT-LLM, Triton Inference Server или ONNX Runtime.
— Опыт работы с потоковым аудио в реальном времени, streaming ASR/TTS и gRPC-контрактами.
— Знание конкурентности в Go, observability и принципов проектирования сервисов; опыт работы с gRPC, Kubernetes и TCP будет плюсом.
Культура и преимущества
— Удалённый формат работы.
— Самостоятельное принятие архитектурных решений и их реализация в коде.
