Разработка ИИ — удалённая работа в Москве

Ищем специалиста по ИИ-озвучке для GTA-роликов Человека, который реально работал с ИИ-озвучкой и знает сервисы: ElevenLabs, PlayHT, Cartesia, Respeecher или другие. О задаче Мы производим видеоконтент по GTA. Нужен закадровый голос на английском, который приятно слушать и который рассказывает историю. Не диктор новостей, не аудиокнига. Если слышно, что это синтез - не подходит. пример голоса, который НАМ понравился Liam, ElevenLabs, TX3LPaxmHKxFdv7VOQHJ ЧТО НУЖНО СДАТЬ Поиск сервиса - часть задачи. Регистрируетесь сами, наши аккаунты не используются. Прислать: - 15-20 голосов, которые считаете подходящими, все на одном тексте (текст пришлём, около 20 секунд); - по каждому: сервис, название голоса и ВСЕ настройки, чтобы результат можно было повторить; - сверху 3-5 строк: какой вариант выбрали бы вы и почему. ОТБОР 1. Одной строкой: с какими сервисами синтеза работали. 2. Тестовое: ОДИН голос на английском на любом тексте, бесплатно. Бесплатного тарифа хватает и на тестовое, и на всю работу. 3. Отвечаем за 3 дня всем, кто прислал тестовое. условия 7 000 ?, срок 5 дней. Далее постоянно: подбор голосов под новые ролики.

Ищем многозадачного программиста, который сможет заняться несколькими задачами: созданием и настройкой голосового помощника, созданием игр, созданием срм-систем и ботов для управленческих функций.

Пожелания и особенности: ВНИМАТЕЛЬНО ИЗУЧИТЕ ЗАДАЧУ: Full-stack разработчик AI-веб-сервисов: Python/FastAPI или Node.js, PostgreSQL, LLM API, платежи, web-chat.

Запустить ии агента, порекомендовать платформу для запуска, железо, сервер. Задачи которые ИИ должен выполнять: 1. Поиск пользователей в ВК по дате рождения, месту жительства, отправка сертификата со скидкой на услуги, ответ на базовые вопросы потенциальных клиентов. 2. Анализ банковских выписок со счетов, предоставление еженедельного отчёта о состоянии бух.баланса.

Пожелания и особенности: Специалист по программе APOLLO.IO.

Пожелания и особенности: Мне нужно получить от исполнителя ии модель без глянца обычной провинциальной девушки, которая взяла и похудела + нужен фотосет (любительская съемка этой девушки ) в квартире , в зале, на улице Живую и настоящую хочу увидеть Уверен что это можно реализовать через какой- нибудь higsfield + если есть понимание как с этой моделью можно делать видосы, то сработаемся вдолгую ??.

Пожелания и особенности: Здравствуйте. Ищу репетитора по deep learning и NLP для системной подготовки под конкретную цель. Сразу важное. Общий курс по Data Science мне не нужен. Нужна глубина в трансформерах, обучении моделей и математике под ними. О себе. Студент РЭУ им. Плеханова, выпуск 2027. Работаю AI-инженером на стажировке, занимаюсь LLM-агентами, RAG и дообучением трансформеров. Из проектов — агент поддержки банка на RuBERT с RAG на pgvector, собственный BPE-токенизатор и pretrain мини-Llama с нуля на русском корпусе, SFT поверх Qwen, агентская система с хакатона МТС на локальной модели. Всё лежит на github.com/ahiokk, в каждом README метрики и разбор граблей. Прошу посмотреть до первой встречи, так уровень будет понятнее. Где проблема. Практика ушла сильно вперёд теории. Я умею собрать и обучить, но плохо объясняю, почему оно устроено именно так, и часто подбираю параметры по чуйке, а не по пониманию. Что хочу закрыть. (Примеры) 1. Архитектура трансформера целиком. Attention и multi-head, позиционные кодировки, KV-кэш, зачем в современных LLM SwiGLU вместо ReLU и RMSNorm вместо LayerNorm. 2. Нормализация и стабильность обучения. BatchNorm против LayerNorm, pre-norm и post-norm, что происходит на инференсе. 3. Оптимизация. Градиенты и их затухание, learning rate и разогрев, инициализация весов, смешанная точность. 4. Дообучение. Полный файнтюн против LoRA, что реально происходит с весами, как выбирают ранг и alpha, катастрофическое забывание. 5. Математика под всё это. Линал, матан и теорвер в том объёме, чтобы выводить, а не запоминать. Список не финальный. Часть пробелов я, скорее всего, сам не вижу, поэтому и прошу внешнюю оценку. Что хочу от вас. Сначала диагностику. Прогоните меня по базе и скажите прямо, где уровень проседает. Дальше программу под цель, с домашками и спросом за них. Жёсткий формат подходит, к нагрузке готов! Цель. Позиция junior или middle AI-инженера в Сбере, направление NLP и LLM. Ориентируюсь за 10 месяцев. Организация. Онлайн, 1-2 раза в неделю по 1-2 часа. Напишите, пожалуйста, есть ли у вас собственный опыт работы с трансформерами и обучением моделей, стоимость занятия, наличие слотов и как проходит первое занятие.