Voice AI Engineer (Real-Time Speech)

Про посаду

Ми шукаємо Voice AI Engineer (Real-time speech), щоб приєднатися до нашої команди!

Наш клієнт – це азербайджанська телекомунікаційна компанія та найбільший оператор мобільного зв'язку в Азербайджані. Основні продукти: Фіксований телефонний зв'язок, Мобільний зв'язок, Інтернет-послуги, Бездротовий широкосмуговий доступ та Послуги додаткової вартості. Основна мета – пришвидшити ініціативи клієнта в галузі даних та штучного інтелекту за допомогою безпечної гібридної хмарної платформи на AWS, систематично модернізуючи ІТ-середовище в рамках програми AWS MAP 2.0.

Основні цілі проекту

• Хмарна платформа та Landing Zone: Впровадження цільової гібридної мережевої архітектури, створення безпечної гібридної Landing Zone Accelerator (LZA) та платформ для даних/ШІ на AWS.
• Безпека, відповідність та суверенітет: Операціоналізація де-ідентифікації даних на локальних серверах та токенізації збереження формату (FPE) (досягнення нульового рівня персональних даних (PII) в хмарі), повне дотримання Закону Азербайджану про персональні дані № 998-IIIQ та Правил критичної інфраструктури інформації (Постанова № 229).
• Реалізація AI Chatbot та Real-Time Voicebot: Розробка та впровадження флагманського Voicebot для обслуговування клієнтів (STT → LLM → TTS трубопровід) та Agentic Chatbot з ціллю досягнення латентності розмови < 2.0 сек. та пропускної здатності ~200 rps як першого гібридного споживача.

Обов'язки

• Проектування, створення та впровадження кінцевих трубопроводів реального часу STT → LLM → TTS (Speech-to-Text / LLM / Text-to-Speech) на AWS, оптимізація для потокової транскрипції мови в текст, генерації першого токена LLM та синтезу першого аудіо TTS.
• Впровадження та підтримка виробництва клієнтських моделей Whisper (Azerbaijani ASR) та Azerbaijani TTS як низьколатентних кінцевих точок реального часу на Amazon SageMaker та спеціалізованих пулах GPU-вузлів (NVIDIA A100/L40S).
• Впровадження та управління Bedrock Proxy Gateway на EKS для маршрутизації кількох моделей, пріоритетної черги через Redis Sorted Sets, обмеження витрат та високодоступного обслуговування з ціллю ~200 rps без блокування API.
• Інтеграція двигуні рішень voicebot та chatbot з основними платформами корпоративного телефонного зв'язку та CVM, включаючи Avaya (голосовий телефонний зв'язок), Genesys (цифровий чат/омніканал) та Pelatro (моделі прийняття рішень CVM та підвищення).
• Створення трубопроводів LLMOps & MLOps за допомогою Amazon SageMaker Pipelines та MLflow для відстеження експериментів, версіонування моделей, реєстрів підказок/агентів, автоматизованих оціночних тестів та отримання знань із бази даних RAG.
• Створення трубопроводів транскрипції дзвінків та чатів для споживання, транскрипції та витягнення реальних даних (ризик відтоку, невдоволення, намір, сигнали лідів) у нижчі рівні прийняття рішень.
• Забезпечення суверенітету та контролю за даними шляхом інтеграції локальних обгорток Format Preserving Encryption (FPE) та токенізації в трубопроводи ML, щоб жодні сирі персональні дані (PII) не входили в хмарні середовища AWS.
• Визначення базових ліній NFR, діалогових потоків, персони voicebot, черговості мовлення та логіки fallback/ескалації для гарантування латентності циклічного мовлення < 2.0 секунди.
• Автоматизація робочих процесів розгортання ML за допомогою GitLab CI/CD та Infrastructure-as-Code (Terraform або AWS CDK), встановлення спостереження та моніторингу витрат/аномалій FinOps за допомогою Amazon CloudWatch та Splunk.

Вимоги

• 4+ роки практичного досвіду роботи з машинним навчанням та обробкою мови з акцентом на реальний час конверсаційного ШІ, ASR (STT), та TTS голосових трубопроводів.
• Глибокі знання Amazon SageMaker (кінцевих точок високошвидкісного висновку GPU, трубопроводи, сховище функцій, реєстр моделей) та Amazon Bedrock (AgentCore, Bedrock Guardrails, бази знань).
• Перевірені досягнення у потоковій інференції мови, синтезі мови та обробці аудіо з низькою латентністю.
• Сильний досвід у оптимізації GPU та оркестрації контейнерів (NVIDIA A100/L40S, інстанції GPU AWS EC2, Docker, Kubernetes/EKS).
• Глибоке розуміння інтеграцій центрів контактів та телефонних платформ (Avaya, Genesys) та інтерфейсів прийняття рішень у реальному часі.
• Знання Python, Redis (пріоритетна черга та кешування) та безпеки/приватності даних (токенізація FPE, обробка конфіденційних/PII даних).

Буде плюсом

• AWS Certified Machine Learning – Specialty або AWS Certified Solutions Architect.
• Практичний досвід роботи з EMR-on-EKS, Apache Iceberg або MSK (Kafka) потокових трубопроводів.

М'які навички та відповідність команді

• Сильне критичне мислення, навички вирішення проблем та аналітичні здібності з відповідальністю за результати з низькою латентністю.
• Відмінні навички спілкування та співпраці для роботи з крос-функціональними командами (архітектори ШІ, інженери даних, експерти CC та безпека/відповідність).
• Орієнтація на результат, проактивний підхід з сильною відповідальністю в рамках Agile / Scrum.
• Верхньо-проміжний рівень англійської (письмово та усно).

Ми пропонуємо

• Гнучний робочий формат – віддалено, в офісі або гнучко
• Конкурентоспроможна зарплата та хороший компенсаційний пакет
• Індивідуальний кар'єрний ріст
• Інструменти професійного розвитку (програма наставництва, технічні лекції та тренінги, центри досконалості тощо)
• Активні технічні спільноти з регулярним обміном знаннями
• Відшкодування витрат на освіту
• Пам'ятні подарунки до ювілеїв
• Корпоративні заходи та командоутворення
• Інші переваги, що залежать від місця розташування

не застосовується до фрілансерів