Kiçik nitq və səsli süni intellekt mühəndisi

Bakı üçün kiçik nitq və səsli süni intellekt mühəndisi vakansiyası açıqdır. Bu rol səsli botlar, ASR/STT, TTS və call center avtomatlaşdırması istiqamətində məhsul inkişafına dəstək işlərini əhatə edir.

Vəzifənin məqsədi

Bu əməkdaş FinTech Lab MMC-də səsli bot həlləri, danışığın mətnə çevrilməsi (ASR/STT), mətnin səsə çevrilməsi (TTS), zəng transkripsiyası, zəng xülasəsi, niyyət aşkarlanması, dialoq keyfiyyətinin analizi və insan operatora eskalasiya mexanizmlərinin hazırlanmasında iştirak edir.

Vəzifə səsli bot, AI calling, call-center avtomatlaşdırması və ya danışıq analitikası üzrə təsdiqlənmiş məhsul yol xəritəsi olduqda aktivləşdirilir. Əməkdaş Senior AI Engineer və ya AI Engineering Lead-in rəhbərliyi altında çalışır və ehtiyac yarandıqda Software Engineering, DevOps & Infrastructure və Service Management komandaları ilə əməkdaşlıq edir.

Əsas vəzifə öhdəlikləri

• ASR/STT, TTS və səsli dialoq komponentlərinin AI xidmətlərinə inteqrasiyasında iştirak etmək.
• Səs yazılarını qəbul etmək, uyğun audio formata çevirmək, emal axınlarına ötürmək və nəticələri daxili sistemlərə inteqrasiya etmək.
• Zəng transkripsiyası, danışanların ayrılması (diarization), xülasələşdirmə, niyyət təsnifatı, sentiment/keyfiyyət analizi və human handoff funksiyalarının hazırlanmasına töhfə vermək.
• Azərbaycan, türk, rus və ingilis dilləri daxil olmaqla hədəf dillərdə transkripsiya keyfiyyətini yoxlamaq.
• Səs-küy, dialekt, aksent, telefon keyfiyyəti, eyni anda danışıq və domenə aid terminlərin nəticəyə təsirini təhlil etmək.
• Word Error Rate (WER), latency, task completion, handoff/escalation rate və insan qiymətləndirməsi ilə sistem keyfiyyətini ölçmək.
• Müvafiq razılıq və giriş səlahiyyətləri çərçivəsində səs dataset-lərinin hazırlanması, anonimləşdirilməsi və etiketlənməsində iştirak etmək.
• PII, maliyyə məlumatı, kart və hesab məlumatları kimi həssas informasiyanın transkripsiya, log və test dataset-lərində maskalanmasına dəstək olmaq.
• Telefon sistemləri, call recording və ya telephony API-ləri ilə inteqrasiya işlərində iştirak etmək.
• Yanlış anlama, qeyri-müəyyən cavab, yüksək riskli sorğu və ya zəif səs keyfiyyəti halında insan operatora təhlükəsiz eskalasiya məntiqini tətbiq etmək.
• Git, test, sənədləşmə, performans ölçümü və code review standartlarına uyğun işləmək.

Mütləq tələblər

Təhsil və təcrübə

• Kompüter Elmləri, Süni İntellekt, Data Science, Elektronika/Telekommunikasiya, Siqnal Emalı və ya əlaqəli sahədə bakalavr təhsili, son kurs tələbəsi və ya ekvivalent praktiki hazırlıq.
• 0–2 il təcrübə; internship, akademik layihə, hackathon, şəxsi AI/speech layihəsi və ya GitHub portfeli qəbul edilir.
• ASR, TTS, audio emalı, transkripsiya, səsli bot və ya NLP layihələrindən ən azı birini izah edə bilmək.

Texniki bilik və bacarıqlar

• Python dili üzrə yaxşı baza.
• REST API-lər, JSON, fayl yükləmə, webhook və asinxron/background emal barədə ilkin anlayış.
• Audio formatları və xüsusiyyətləri: WAV, MP3, OGG, sample rate, mono/stereo, bitrate və codec anlayışları.
• Audio preprocessing: resampling, segmentation, silence/speech detection, noise problemləri və fayl validasiyası üzrə ilkin bilik.
• ASR/STT, TTS, voice activity detection, speaker diarization və speech recognition anlayışları.
• Whisper, wav2vec 2.0, DeepSpeech, Vosk, cloud speech API-ləri və ya ekvivalent alətlərdən ən azı biri ilə ilkin praktiki təcrübə.
• NLP üzrə baza: mətn təmizlənməsi, niyyət təsnifatı, entity extraction, summarization və semantic similarity.
• PyTorch və ya TensorFlow üzrə ilkin təcrübə və ya deep learning anlayışlarına baza səviyyəsində bələd olma.
• Git, branch, commit, pull request və code review prinsipləri ilə işləmək.
• Docker və container-ləşdirmə üzrə ilkin bilik.

Qiymətləndirmə və keyfiyyət

• WER anlayışını və transkripsiya keyfiyyətinin necə ölçüldüyünü bilmək.
• Səsli bot sistemlərində gecikmə, cavabın tamamlanma faizi, istifadəçinin sorğunu təkrarlaması, interruption/barge-in və insan operatora ötürülmə nisbətinin əhəmiyyətini anlamaq.
• Test ssenarilərinin fərqli səs keyfiyyəti, aksent, dil, niyyət və zəng şəraitinə uyğun qurulmasının vacibliyini bilmək.
• Model və provider nəticələrini ölçmədən “daha yaxşıdır” qərarı verməmək; evaluation set istifadə etmək.

Məxfilik, təhlükəsizlik və uyğunluq

• Səs yazısının və transkripsiyanın şəxsi məlumat, maliyyə məlumatı və həssas əməliyyat məlumatı daşıya biləcəyini anlamaq.
• Zəng yazılarının yalnız zəruri səlahiyyət və hüquqi/şirkətdaxili razılıq çərçivəsində istifadə edilməli olduğunu qəbul etmək.
• Audio, transkripsiya, prompt, log və test dataset-lərində PII maskalanmasının və giriş nəzarətinin vacibliyini bilmək.
• Yüksək riskli, qeyri-müəyyən və ya həssas sorğularda AI sisteminin insan operatora eskalasiya etməsi prinsipinə riayət etmək.
• Səs klonlama, şəxsiyyət təqlidi və manipulyativ dialoq kimi riskli istifadələrə məsuliyyətlə yanaşmaq.

Arzuolunan tələblər

• Asterisk, SIP, PBX, call-center platforması, IVR, WebRTC və ya telephony API-ləri ilə ilkin təcrübə.
• Twilio, Vonage, Plivo, Amazon Connect və ya oxşar kommunikasiya API-ləri ilə tanışlıq.
• Speaker diarization, speaker identification, wake word və ya voice activity detection üzrə praktiki təcrübə.
• Azərbaycan, türk, rus və ingilis dillərində səs/nitq keyfiyyətinin qiymətləndirilməsi təcrübəsi.
• Hugging Face, ONNX Runtime, model quantization, vLLM və ya efficient inference barədə ilkin tanışlıq.
• GPU, CUDA və inference performansının optimallaşdırılması barədə baza bilik.
• PostgreSQL, vector search və LLM əsaslı call summarization/RAG inteqrasiyası ilə təcrübə.
• FastAPI, Celery, RQ və ya digər background job queue-ları ilə təcrübə.
• Call-center keyfiyyət təminatı, collection, müştəri xidməti və ya danışıq analitikası üzrə maraq və ya təcrübə.

Şəxsi keyfiyyətlər

• Diqqətli dinləmə, keyfiyyət problemlərini sistemli araşdırmaq və nəticəni ölçmək bacarığı.
• Həssas müştəri ünsiyyəti və maliyyə məlumatları ilə işləməyə məsuliyyətli yanaşma.
• Texniki və əməliyyat komandaları ilə səmərəli əməkdaşlıq bacarığı.
• Mentorluq və code review əsasında öyrənməyə açıqlıq.
• Sənədləşdirmə, test ssenariləri və təkrarlana bilən nəticələrə diqqət.
• Problemləri vaxtında eskalasiya etmək və təhlükəsiz davranış qaydalarına riayət etmək.

İş barədə məlumat

• Əmək haqqı: Namizədin bilik, bacarıq və iş təcrübəsinə uyğun olaraq müəyyən edilir.
• İş yeri: Bakı.
• Komfortlu ofis şəraiti, müasir tələblərə uyğun idarəetmə sistemi, mehriban komanda.
• 5 günlük iş qrafiki: I-V-ci günlər 09:00-18:00.

CV-lərinizi “Kiçik Nitq və Səsli Süni İntellekt Mühəndisi” başlığı altında Müraciət et düyməsində qeyd olunan elektron poçt ünvanına göndərməyiniz xahiş olunur.

Qeyd: Növbəti mərhələ üçün yalnız vakansiyanın tələblərinə uyğun olan namizədlərlə əlaqə saxlanılacaq.