UnimatchLab

Задачи: — Развивать облачный голосовой конвейер с задержкой 1–2 секунды по p50 и p90, управлять barge-in, потоковой передачей токенов в TTS, таймаутами и переключением между провайдерами. — Настраивать определение конца фразы с учётом долгих детских пауз. — Создать стенд автоматической оценки детской речи и каскад безопасности с обновлением правил без выпуска прошивки. — Строить ответы на проверенном контенте с помощью RAG, шаблонов и tool calling. — Настроить трассировку, расчёт стоимости сессии и zero retention у провайдеров. Требования: — Опыт от 4 лет в ML/LLM, включая не менее 1,5 года работы с голосовыми агентами в продакшене. — Опыт с потоковыми каскадами, barge-in и fallback, Pipecat, LiveKit Agents или аналогами. — Умение оптимизировать задержку по перцентилям и работать с WER, TTFT и юнит-экономикой STT/TTS. — Опыт с guardrails и классификацией безопасности для чувствительной аудитории. — Знание Python, async, WebSocket/WebRTC, Docker, облачных платформ. — Английский язык на уровне не ниже B2. Плюсом будет: — Опыт работы с детскими или edtech-продуктами. — Знание COPPA, PRIVO и kidSAFE. — Работа с детской или акцентной речью и арабским языком в STT/TTS. — Опыт с AEC, аудиостримингом с Linux-устройств и speech-to-speech.