Разработчик машинного обучения в группу анализа медиаконтента Музыки
Вакансия № 37271965 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "Финтех, Плюс Фантех" на сайте Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН) Москвы.
✷ Смотрите другие предложения работы от компании Финтех, Плюс Фантех.
Уважаемый соискатель вакансий, Вы можете перейти на сайт прямого работодателя "Финтех, Плюс Фантех" для ознакомления с информацией о компании (фирме, организации, ИП). Смотрите Веб-сайт "Финтех, Плюс Фантех" - https://yandex.ru/jobs/
| Логотип (торговая марка, бренд, эмблема, внешний вид здания или внутренний интерьер офиса): |  |
Организация работает в следующих сферах деятельности: Информационные технологии, системная интеграция, интернет; .
Репутация компании "Финтех, Плюс Фантех" в отзывах работников:
Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.
Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.
Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: 3–6 лет.
График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).
Тип занятости: полная занятость.
Вакансия № 37271965 добавлена в базу данных: Воскресенье, 14 сентября 2025 года.
Дата обновления этого объявления: Четверг, 25 сентября 2025 года.
| Рейтинг вакансии: 1,7 из 100 баллов |
Адрес вакантного места работы: Москва, Садовническая улица, 82с2.
Работодатель предложит заработную плату по результатам собеседования с соискателем работы.
Яндекс Музыка — это стриминговый сервис, который предоставляет доступ к обширной библиотеке музыкальных треков и подкастов. Одна из ключевых особенностей Музыки - персонализированные рекомендации. Чтобы изучать предпочтения пользователя, мы применяем сложные алгоритмы ML и анализа данных. Кроме того, сервис предлагает плейлисты, составленные и автоматически, и вручную — профессиональными музыкальными редакторами.
Наша команда анализирует медиаданные (в частности, музыкальные треки) с использованием современных нейросетей, чтобы улучшать рекомендации.
В обязанности работника на вакантом месте входит следующее:
Адаптирование новых подходов и архитектур под нашу инфраструктуру
В наше время ежедневно выходят новые статьи, появляются новые архитектуры нейросетей. Хочется поддерживать технологии актуальными — для этого необходимо пробовать много новых подходов и адаптировать их под наши нужды.
Обучение современных архитектур нейросетей и их применение на больших объёмах данных
У нас много данных для обучения. Это позволяет обучать на них открытые модели, масштабировать эти модели и применять их в продакшене.
Оптимизация и улучшение архитектур
Мы также пробуем улучшать существующие модели. Для этого экспериментируем с их архитектурой, подбираем оптимальные параметры. Кроме того, оптимизируем модели для более эффективного и быстрого инференса.
Мы ждем, что вы:
- Уверенно владеете Python, знакомы с PyTorch и современными библиотеками, помогающими обучать нейросети
- Занимались обучением нейросетей, в особенности в областях распознавания и синтеза речи, компьютерного зрения, NLP
- Умеете анализировать и готовить данные для обучения, а также изучать результаты полученной модели
- Получили опыт в ML, помимо нейросетей
- Командный игрок, умеете работать сообща с коллегами, аргументировать свою позицию и слышать других
Будет плюсом, если вы:
- Владеете SQL: это сильно поможет вам работать с нашими внутренними данными
- Реализовывали модель по описанию в статье, не имея готового кода
Разместить Ваше резюме сейчас ...
Связаться с автором объявления № 37271965 с предложением работы, размещённого на этой странице:
☎ Показать контактный телефон для связи ...
✉ Показать электронный адрес для связи ...
Написать в компанию ...