Senior Deep Learning Engineer (Speech LLM)
Grade: Senior
Skills: Deep Learning, Machine Learning, Python, PyTorch, Reinforcement Learning, Data Scientist & Machine Learning
Company URL:
Description:
О проекте
Мы ищем сильного Deep-Learning-инженера в команду, создающую ASR-системы нового поколения на пересечении технологий распознавания речи и audio-native LLM.
Один из наших главных вызовов сейчас — разработка Next Gen LLM-based ASR. Это инструктивная система, которая выходит далеко за рамки обычного speech-to-text: она будет поддерживать выдачу временных меток, диаризацию спикеров, тегирование звуковых событий и keyword prompting. База для быстрого старта уже готова: у нас есть мощный Foundation Encoder (GigaAM) и сильная диалоговая модель (GigaChat Audio).
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
LLM-based & Next Gen ASR: обучение больших Audio-conditioned LLM. Расширение возможностей ASR за пределы простого транскрибирования: добавление инструктивности, временных меток, диаризации, тегов событий и keyword prompting.
SFT & Online RL: проведение масштабных ML-экспериментов с Supervised Fine-Tuning и методами Online Reinforcement Learning для выравнивания модели и улучшения качества распознавания.
Ecosystem Impact & Multimodal: использование обученной LLM-based ASR для автоматической разметки и создания высококачественных датасетов. Эти данные пойдут на улучшение текущих ASR- и TTS-моделей, а также станут базой для multimodal audio-native pre-training.
Knowledge Distillation: дистилляция знаний из тяжелых LLM в быстрые и легкие модели (ASR, text normalization) для некоторых production-сценариев.
Research & Engineering: анализ актуальных научных статей, быстрая проверка гипотез на практике и доведение успешных экспериментов до прода.
Требования
Уверенное владение Python и PyTorch: написание чистого модульного кода, ООП, типизация, тесты.
Distributed Training: уверенный практический опыт распределенного обучения больших моделей, понимание принципов работы под капотом (DDP, FSDP, Tensor Parallelism, Context Parallelism).
LLM Training: понимание современных пайплайнов обучения LLM (Pre-training, SFT, DPO, Online RL) и архитектур (DeepSeek3.2, Qwen3.5).
Research mindset: умение читать статьи, быстро перекладывать исследовательские идеи в работающий код и грамотно ставить эксперименты.
Опыт работы с аудио и/или мультимодальными LLM будет большим плюсом.
Условия
Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка.
Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.
Возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций.
Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис.
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
Ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника.
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
17:["$","$L18",null,{"initialState":{"status":"anonymous"},"children":[["$","$L19",null,{}],["$","main",null,{"children":["$","$L1a",null,{"vacancySlug":"34446-senior-deep-learning-engineer-speech-llm","initialVacancy":{"published_at":"2026-07-15T12:35:03.161677","is_active":true,"position":"Senior Deep Learning Engineer (Speech LLM)","language":"ru","type":"web_and_tg","id":34446,"offer_type":"vacancy","cover_letter_required":false,"cover_letter_placeholder":null,"source":"hh_import","incognito_publication":false,"analytics_id":"JRbYOMlm","salary_description":"","salary_hidden":true,"salary_display_from":null,"salary_display_to":null,"salary_currency":null,"salary_taxes":"gross","salary_is_total":false,"salary_by_our_version":false,"salary_hidden_variant":null,"offer_description":"Что делать: Обучать аудио‑условные LLM и развивать Next‑Gen ASR (инструктивность, временные метки, диаризация, теги), проводить SFT и Online RL эксперименты для выравнивания и улучшения распознавания, использовать LLM‑ASR для автоматической разметки и создания датасетов для улучшения ASR/TTS и мультимодального предобучения.\n\nО компании: Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов.","skills_objects":[{"name":"Deep Learning","slug":"deep learning","is_custom":false},{"name":"Machine Learning","slug":"machine learning","is_custom":false},{"name":"Python","slug":"python","is_custom":false},{"name":"PyTorch","slug":"pytorch","is_custom":false},{"name":"Reinforcement Learning","slug":"reinforcement learning","is_custom":false}],"url":"/vacancies/34446-senior-deep-learning-engineer-speech-llm","description_html":null,"english_level":null,"location_requirements":[{"location_id":"moscow__mo__russia","format":"office","exclude":false,"ancestors":["moscow","mo__russia","russia","_cu-europe","_cu-emea","_cu-world"],"metros":[],"city":"Москва","country":"Россия"}],"location_items":[{"label":"Москва","format":"office","exclude":false}],"application":null,"viewed":false,"company":{"id":null,"name":"Сбер","logotype":"8f5d6d49-bb76-4250-9aa9-267e36fc5273.png","salary_hidden_variant":null,"url":"/companies/GNRXrNQz-sber","industry":"Банки / Финтех","post_t
