Kiçik Nitq və Səsli Süni İntellekt Mühəndisi

Apply for job
Müraciət üçün aşağıdakı email ünvanı köçürmək lazımdır.

Kiçik Nitq və Səsli Süni İntellekt Mühəndisi

  • Deadline 16 Oktyabr 2026
Apply for job
Müraciət üçün aşağıdakı email ünvanı köçürmək lazımdır.

Vəzifənin məqsədi

Bu əməkdaş FinTech Lab MMC üçün səsli botlar, danışığın mətnə çevrilməsi (ASR/STT), mətnin səsə çevrilməsi (TTS), zəng transkripsiyası, zəng xülasəsi, niyyət aşkarlanması, dialoq keyfiyyəti analizi və insan operatora eskalasiya həllərinin hazırlanmasında iştirak edir.

Bu vəzifə səsli bot, AI calling, call-center avtomatlaşdırması və ya danışıq analitikası üzrə təsdiqlənmiş məhsul yol xəritəsi olduqda açılmalıdır. Əməkdaş Senior AI Engineer və ya AI Engineering Lead-in rəhbərliyi altında, lazım gəldikdə 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 formatına çevirmək, emal pipeline-larına ötürmək və nəticələri daxili sistemlərə inteqrasiya etmək.
  • Zəng transkripsiyası, danışanların ayrılması (diarization), xülasələşdirmə, niyyət təsnifatı, sentiment/quality analysis və human handoff funksiyalarını hazırlamaqda iştirak etmək.
  • Azərbaycan, türk, rus və ingilis dilləri daxil olmaqla hədəf dillərdə transkripsiya keyfiyyətini yoxlamaq.
  • Səs-küy, dialekt, aksent, telefon keyfiyyəti, eyni anda danışıq və xüsusi domen terminlərinin 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, Nərimanov ray., Fəxrəddin Musayev küç., 10A.
  • 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 namizədlər ilə əlaqə saxlanılı

  • Daily13
  • Weekly634
  • Monthly1725