Junior ML Engineer

Обязанности:

• Изучать и пробовать обучать современные модели разделения аудио (Demucs, Spleeter, Open‑Unmix)

· Готовить и обрабатывать аудиодатасеты (резка, нормализация, очистка)

· Проводить эксперименты с разными параметрами, оценивать качество (метрики SDR, SIR)

· Писать код на Python для предобработки звука и запуска моделей

· Участвовать в простой интеграции модели в бэкенд (FastAPI или Flask)

· Фиксировать результаты, предлагать идеи по улучшению

Требования:

Базовое знание Python (numpy, pandas — уровень университетских задач или пет-проектов)

· Начальное знакомство с PyTorch или TensorFlow (понимаете, как загрузить модель и сделать forward pass)

· Общее представление о спектрограмме, частоте дискретизации, STFT (хватит 1-2 курсов по ЦОС или ML)

· Опыт работы со звуком в коде (librosa, torchaudio или аналоги)

· Умение искать информацию самостоятельно, читать документацию на английском

· Готовность учиться в процессе работы — ошибки не страшны, это часть роста

Будет плюсом:

· Любовь к музыке (играете на инструменте, пишете треки, занимались звукорежиссурой)

· Любые аудио‑проекты на GitHub, Kaggle или Colab (даже маленькие)

· Участие в хакатонах или курсовых по ML

· Поверхностное понимание работы Demucs

Условия:

Оклад: 70 000 ₽ + ежемесячные премии за выполнение задач (индивидуальный KPI)

· Полная удалёнка или гибрид (офис в Ставрополе по желанию)

· Гибкий график, подстраиваемся под ваш ритм

· Участие в развитии продукта с нуля — ваши идеи могут повлиять на архитектуру

· Отличный старт для карьеры в ML: через несколько месяцев вы станете заметно сильнее