О GRAI
GRAI переосмысливает способы открытия и обмена музыкой, создавая ее вокруг социальной составляющей. Мы находимся на этапе предзапуска, движемся быстро и создаем инфраструктуру для того, как следующее поколение артистов будет общаться со своей аудиторией.
Роль
Вы будете создавать системы, которые обеспечивают работу AI-музыкальных продуктов GRAI. От бэкенд-сервисов и медиа-пайплайнов до инференса моделей и инфраструктуры, вы будете решать сложные технические задачи от начала до конца и помогать формировать архитектуру по мере нашего масштабирования.
За что вы будете отвечать
- Проектировать, создавать, тестировать и поддерживать продакшн-софт, используемый в AI-музыкальных продуктах GRAI.
- Создавать бэкенд-сервисы, API, воркеры, внутренние инструменты и системы оркестрации для медиа- и AI-пайплайнов.
- Работать с системами обработки аудио/видео, включая форматы, кодеки, транскодинг, метаданные, хранение, стриминг и доставку.
- Создавать и оптимизировать системы для инференса моделей, очередей задач, планирования, батчинга, кеширования, повторных попыток и наблюдаемости.
Что мы ищем
- Опыт в разработке продакшн-систем.
- Опыт работы с Python.
- Глубокое понимание структур данных, алгоритмов, сложности и практических компромиссов в производительности.
- Опыт работы с распределенными системами, бэкенд-сервисами, API, очередями, базами данных, объектными хранилищами и облачной инфраструктурой.
- Способность отлаживать сложные проблемы в коде, инфраструктуре, сети, хранилище и границах сервисов.
- Опыт написания чистого, протестированного, поддерживаемого кода.
- Способность работать самостоятельно, принимать хорошие технические решения и вести проекты от начала до конца.
Особенно релевантный опыт
- Опыт работы с одним или несколькими дополнительными языками: Go, Rust, C++, Java, TypeScript или аналогичными.
- Опыт работы с аудио, видео, медиа-обработкой, кодеками, контейнерами, стримингом, транскодингом, FFmpeg или аналогичными системами.
- Опыт работы с ML-инфраструктурой, модельным сервированием, GPU-нагрузками, оптимизацией инференса, батчингом или распределенным обучением/инференсом.
- Опыт работы с облачной инфраструктурой, Kubernetes, Docker, Terraform, AWS/GCP/Azure/Nebius или аналогичными.
- Опыт работы с конвейерами данных, объектными хранилищами, крупномасштабной обработкой файлов, WebDataset, S3-совместимыми хранилищами, Spark/Ray/Polars/DuckDB или аналогичными.
Что мы предлагаем
- Высокая степень ответственности за важную техническую работу
- Возможность быть на переднем крае инноваций в области AI-музыки
- Возможность работать над инфраструктурой в масштабе
- Конкурентоспособная заработная плата и опционы
- Гибкость в подходе к работе
