### Описание проекта:
Мы ищем разработчика на Python с опытом работы с API для распознавания речи и машинного обучения для модернизации существующего скрипта транскрипции. Проект направлен на создание продвинутой системы, которая оптимизирует процесс транскрипции аудиофайлов с разбиением по авторам разговора. Система будет использовать несколько сервисов для распознавания речи (Google Cloud Speech-to-Text, Whisper, Microsoft Azure Speech), а также применять машинное обучение для улучшения качества и точности транскрипции.
### Основные задачи проекта:
1. **Модификация существующего скрипта:**
- Интеграция API различных сервисов распознавания речи: Google Cloud Speech-to-Text, Whisper, и Microsoft Azure Speech для улучшения качества распознавания. (есть Whisper, нужны остальные модели)
- Разработка логики выбора наилучшего сервиса для конкретного фрагмента аудио на основе качества и стоимости.
2. **Разработка механизма длинных фрагментов:**
- Автоматическое разбиение аудио на длинные и короткие фрагменты. (уже есть)
- Обработка длинных фрагментов с использованием расширенных возможностей выбранных сервисов распознавания.
3. **Интеграция и оптимизация GPT для анализа контекста:**
- Интеграция GPT-модели для проверки и улучшения качества транскрипции путем анализа контекста разговора.(есть промты для теста)
- Разработка алгоритмов обработки возвращаемых GPT моделью выводов для корректировки и дополнения полученной транскрипции.
4. **Тестирование и валидация системы:**
- Проведение комплексного тестирования системы на различных типах аудиоматериалов.
- Анализ точности, скорости и стоимости транскрипций, полученных с использованием разных сервисов и алгоритмов.
5. **Разработка пользовательского интерфейса:**
- Создание простого и интуитивно понятного интерфейса для запуска скрипта и просмотра результатов. (обсуждаемо)
### Требования к квалификации:
- Знание языка программирования Python и опыт работы не менее 3 лет.
- Опыт работы с API для распознавания речи (Google Cloud Speech-to-Text, Whisper, Microsoft Azure Speech) и другими облачными сервисами.
- Опыт работы с машинным обучением, особенно с моделями для обработки естественного языка, такими как GPT-3.
- Понимание принципов обработки и анализа аудиоданных.
- Способность к анализу и решению сложных задач.
- Внимание к деталям и стремление к высокому качеству выполнения работы.
### Ожидаемые результаты:
К концу проекта разработчик должен предоставить готовую систему, способную:
- Автоматически разбивать аудио на фрагменты и определять авторов речи.
- Оптимально распределять фрагменты между различными сервисами распознавания для получения наилучшего результата.
- Использовать GPT для анализа контекста и повышения точности транскрипции.
- Предоставлять отчеты о качестве и стоимости процесса транскрипции.
### Бюджет и сроки:
Бюджет проекта и сроки его выполнения будут согласованы с разработчиком после подробного обсуждения объема работы и оценки времени на реализацию всех функций.
### Процесс отбора:
1. Рассмотрение портфолио и опыта работы с аналогичными задачами.
2. Собеседование для обсуждения деталей проекта и возможности реализации задуманного.
3. Обсуждение условий сотрудничества и подписание контракта.
разработчика для создания AI-ботов- мультиагентная система и автоматизаций в AI-приложении. Что нужно: владение n8n; опыт интеграции OpenAI и других AI-моделей через API; работа с вебхуками, REST API и Supabase; умение создавать надежные AI-воркфлоу и автоматизации. Создавать мультиагентные системы с нуля или с фрэймворк AI Agents, MCP, RAG
Подсчет готовой продукции и людейНекачественная продукция. На примере высокопроизводительной линии обеспечить точный подсчет пропускной способности, участие рабочей силы, выявление некачественной продукции и контекст остановок/переналадок, предоставляя готовую аналитическую информацию.
Добрый день, что нужно: 1. Сделать анализ процессов (личных руководителя) и бизнеса. 2. Подумать, где (в каких процессах) можно внедрить ИИ ассистентов. Где это будет целесообразно и эффективно. 3. Сделать разработку. Занимаемся публикациями научных статей.
Всем привет! Ищем тестировщика для web-кошелька с ИИ. Проект на старте, нужно проверить базу: регистрацию, переводы токенов, swap, вывод. Важен опыт работы с покупкой и выводом крипты ранее, чтобы просто понимать +- как работать Кто может приступить сейчас?
Ищем 3D GenAI Engineer / AI 3D Pipeline Developer Необходимо создать решение, которое сможет качественно генерировать 3D-модели из одного или нескольких изображений. Важно, чтобы это был не просто готовый демо-продукт, а понятный и воспроизводимый процесс: от входного изображения до полноценного 3D-актива с mesh, геометрией, текстурами и возможностью дальнейшего использования. Что нужно сделать: * протестировать современные image-to-3D модели и подходы; * определить, какой вариант лучше всего подходит для нашей задачи; * разбираться в Trellis, Hunyuan3D или аналогичных решениях; * при необходимости использовать Gaussian Splatting в 3D-пайплайне; * настроить преобразование Gaussian Splat / splat-представления в 3D mesh; * получить пригодную для использования геометрию; * сгенерировать текстуры высокого качества; * довести результат до состояния usable 3D asset; * подобрать оптимальный баланс между качеством, скоростью генерации и сложностью пайплайна; * построить понятный процесс, который можно повторять для различных изображений; * выполнить fine-tuning, LoRA или другие адаптации моделей под конкретный тип объектов; * уметь работать с ComfyUI: разбираться в графах, использовать ComfyUI API и при необходимости писать custom nodes. В отзыве обязательно покажите несколько примеров в формате: входное изображение и полученная из него 3D-модель. Формат не имеет значения: рендер, видео, 3D-viewer, GLB, OBJ, FBX или Blender-файл. Прежде всего интересуют реалистичные объекты: мебель, ювелирные изделия, предметы интерьера, декор, аксессуары и другие физические товары. Примеры с аниме или стилизованными персонажами не подходят.