компания "forecsys" добрый день! группа компаний «форексис» основанна в 2000 году группой преподавателей и выпускников мфти и мгу на базе вычислительного центра российской академии наук (сейчас фиц "информатика и управление" ран). работает на рынке систем искусственного интеллекта и машинного обучения более 20 лет. «форексис» на основе своих проектов регулярно создаёт новые стартапы, основателями и руководителями которых становятся сотрудники компании. является автором таких систем как «антиплагиат», используемой для проверки всех квалификационных и выпускных работ в россии, системы «сафран», используемой для поиска мошенников на финансовых рынках страны, системы «гудфокаст», используемой во многих крупных организациях, в том числе иностранных, и множества других интересных проектов. мы ищем человека, которому будет интересно решать исследовательские задачи из различных областей, таких как time series classification/forecasting, fraud detection, nlp и других. задачи всегда разные и непохожие друг на друга, так что нужно будет за короткое время глубоко погружаться в новые области и отрасли (банковская сфера, промышленность, образование и т.д.). в связи с увеличением штата мы ищем в команду опытных data scientist на различные проекты: мониторинг финансовых рынков и финансовых потоков, выявление событий, связанных с «мошенническими» схемами / неправомерными практиками задачи обработки естественного языка, в частности, классификации и разметки текстов (ner, nel, ned, nerd, …); задачи обнаружения «аномалий» в финансовых потоках и во временных рядах показателей рынка; оценивание, прогнозирование динамики связей с использованием алгоритмов на графах, генерация значимых графовых признаков; классификация транзакционных действий с учётом текстовой информации и данных рынка. анализ изображений и видео в задаче выявления дефектов деталей сегментация изображений в различных постановках (как по каждому пикселю, так и по boundingbox); анализ и обработка сегментированного изображения; классификация изображений по степени дефекта (возможны различные подходы, как классические подходы с генерацией признаков из пиксельной информации, так и современные нейросетевые методы классификации) классификация сообщений новостного потока, связанного с фондовыми рынками и распознавание в тексте ключевой информации задачи обработки естественного языка, в частности, задачи классификации сообщений по типам, содержащихся в них корпоративных событий, и разметки ключевой информации в тексте (ner, nel, ned, nerd …); тематическое моделирование новостного потока; промышленное внедрение языковых моделей; автоматизация адаптации модели с использованием activelearning; мультиязыковые модели и связывание ne на различных языках. skills: natural language processing (в частности ner, nel, nerd), topic model, time series classification/forecasting and anomaly detection, graph algorithms, computer vision пожелания к вашему опыту: опыт работы: от 2-х лет- обязательно! опыт решения задач из области time series classification/forecasting. знание стандартных алгоритмов и структур данных поиска и хранения информации. знание теории вероятностей, математической статистики и базовых методов оптимизации. знание методов анализа временных рядов и опыт работы с ними. опыт построения композиционных моделей машинного обучения, включающих нейросети. знание python\r и умение пользоваться пакетами с machine learning инструментарием. опыт разработки используемого на данный момент кода в рамках решения задачи анализа данных. будет преимуществом: образование - высшее техническое (не ниже бакалавра). выпускники ведущих вузов - мфти, мгу, вшэ и др- желательно. знание иностранных языков - английский, чтение научных статей. участие в научно-исследовательских проектах будет плюсом. мы предлагаем: оформление по тк рф (оплата отпуска, больничных листов и т.д.) график работы full-time, гибкое начало рабочего дня. современный, новый офис в самом центе- в шаговой доступности от м. киевская (кольцевая) возможен частично удаленный формат работы. дружный коллектив, интересные задачи, возможность профессионального роста. возможность быстрого наращивания компетенций. забота о сотрудниках: готовы компенсировать обучение и сертификацию. свобода развития, гибкий подход к процессам, интересные проекты. дружелюбная атмосфера и сильная команда. в компании внедрена системы адаптации для каждого нового сотрудника, позволяющая максимально комфортно и быстро влиться в коллектив и работу. уровень оплаты обсуждается индивидуально по итогам интервью. перспектива роста – руководитель отдела data science.
Адрес
Москва