Data Scientist Audio (Антидипфейк) - вакансии и работа
Срочно приглашается на работу Data Scientist Audio (Антидипфейк) Москва МО с зарплатой от 0, Полный рабочий день
Для удобства добавьте данную страницу к себе в закладки.
Основная информация |
|
|---|---|
Организация |
СБЕР |
Адрес организации |
г Москва |
Вакансия |
Data Scientist Audio (Антидипфейк) |
Зарплата |
от 0 |
Адрес работы |
|
|---|---|
Регион, область: |
Москва МО |
Уточнения по адресу: |
г Москва |
Уточнения |
|
|---|---|
Специальность: |
Data Scientist Audio (Антидипфейк) |
Направление деятельности: |
Информационные технологии, телекоммуникации, связь |
Режим работы: |
|
Характер работы: |
Полный рабочий день |
Должностные обязанности: |
Мы развиваем решения по выявлению поддельного и генеративного контента, видео-, аудио-дипфейков. Делаем Disruptive Research, а потом выкатываем его в пром. Мы находимся в поиске Data Scientist уровня Middle+/Senior для обработки Аудиоданных, который будет совершенствовать текущие методы детекции, разрабатывать и реализовывать новые, создавать SoTA решения. Обязанности поддержка и развитие существующего решения по детекции аудиодипфейков, контроль деградации модели и дообучение разработка новых архитектур и обучение DL-классификаторов аудио-файлов, построение ансамблей моделей написание скриптов для автоматизации анализа и общей характеристики аудио - зашумленность канала, количество спикеров, пол спикера, выявление эмоциональной окраски и прочее анализ и интерпретация предикат моделей, разработка методов визуализации интерпретируемых признаков подделки аудио экспертная поддержка джунам и DE при сборе и подготовке новых датасетов для обучения изучение и реализация методов и идей из SoTA статей по тематике. Требования опыт работы в DS от 3 лет опыт работы с Deep Learning в Аудио и других областях, опыт использования современных архитектур нейронок в Audio/CV владение различными методами обучения нейронных сетей: Incremental learning, Self-Supervised Learning и т.п. понимание подходов к формированию фичей для анализа аудиоданных: Фурье-разложение, Мел-спектрограммы, Вейвлет-преобразование и прочее понимание современных end-to-end подходов к формированию аудио фичей свободное владение PyTorch владение методами классического ML. знание теории вероятностей, математической статистики и математического анализа. Будет плюсом: опыт работы в проектах по распознаванию эмоций по речи, диаризации спикеров, распознаванию речи опыт научной деятельности, работы в ресеч-подразделении и написания научных статей. Условия комфортный современный офис БЦ Оружейный гибридный формат работы после испытательного срока ежегодный пересмотр зарплаты и 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 гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. |
Источник информации: |
Вакансия интернет ресурса |
Требования к соискателю |
|
|---|---|
Образование: |
Не указано |
Контакты, адрес работодателя |
|
|---|---|
Регион: |
Москва МО |
Адрес: |
г Москва |
ОГРН: |
1067761906805 |
ИНН: |
7718620740 |
Дополнительная информация о работе |
|
|---|---|
Дата: |
2026-02-07 |
Возможность трудоустройства с зарплатой от 0, с режимом работы Полный рабочий день,
по адресу г Москва.
Оформить бесплатную рассылку новых рабочих мест от СБЕР можно через специальную форму.
Новые вакантные должности предоставлены отделом кадров работодателя СБЕР 03 мая 2026 г.