Напиши текст вакансии для должности "Data analyst (middle/senior)". Название компании: "Сбербанк". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Computer Vision', 'Tensorflow', 'NLP', 'PyTorch', 'Data Analysis', 'Linux', 'Data Science', 'Алгоритмы', 'ML'

SberDevices - инновационное направление компании, которое создает умные устройства, виртуальных ассистентов и другие продукты в области Speech Recognition, NLP, Computer Vision.Команда речевых технологий ищет Аналитика данных. У нас сильная и активная команда (ex-Yandex, выпускники МФТИ, МГУ, ВШЭ, ШАД). Мы создаем технологическую платформу: занимаемся созданием и развитием голосовых технологий (ASR, TTS, Keyword Spotting, Emotion Recognition). В последние годы эта область развивается быстрыми темпами, и мы активно следим и внедряем лучшие решения в наши продукты.Помимо всего этого, девайсы активно опенсорсят в комьюнити (датасет Golos, GPT-3, SBERT - крутые эмбеддинги текстов), пишут статьи (https://arxiv.org/pdf/2106.10161.pdf, https://www.mdpi.com/1424-8220/21/20/6744), двигают рынок.Кстати говоря, разметка и human in the loop очень горячая тема сейчас, так что потенциально можно сделать крутую работу. Основные задачи:  Keyword Spotting (Wake-word detection) - важный компонент речевых технологий, через который проходит любое взаимодействие пользователя с устройством. Цель алгоритма keyword spotting - выявить ключевое слово в условиях шума и не допустить ложных активаций. Сейчас у нас делают много ML экспериментов, но не хватает человека, который очень хорошо разберется в данных, найдет косяки разметки, проверит качество разметки, придумает новые полезные сценарии для записи звука, придумает вместе с нами, как улучшить тест сеты, чтобы они лучше отображали реальность; ASR - распознавание речи, automatic speech recognition. Краеугольная задача нашего отдела - сделать качественный, быстрый и стабильный ASR. Дата аналитик в этой команде должен будет работать бок о бок с нашими DL инженерами и ресечерами, предлагать сценарии экспериментов в части данных, разбираться, где наши слабые и сильные стороны. Строить дата-пайплайны, улучшать разметку.    Требования:  Уверенное владение Python, Git, Linux; Хорошо писать код; Драйв. Дата аналитики могут стать центром ML движухи, мы ищем очень активных людей; Базовое знание статистики; Хорошее верхнеуровневое понимание ML систем, отличное знание метрик (будем спрашивать, что такое precision, recall!).  Будет плюсом:  Обучение в ШАД; Опыт с краудсорсингом; Опыт работы с моделями распознавания речи; Базовое понимание цифровой обработки сигналов.  Условия:  Мощные сервера, терабайты данных; Свой сервис разметки, прямое влияние на данные и соответственно весь ML; Конференции и обучение, возможность выступать на внутренних и внешних мероприятиях; Офис или удаленка; ДМС, сниженные ставки по кредитованию, программы лояльности для сотрудников.