компания "университет итмо" мы ищем кандидата, способного решать исследовательские и прикладные предметные задачи анализа и моделирования на больших массивах данных с применением современных методов моделирования сложных систем и инструментов машинного обучения. предполагается участие в выполнении госбюджетных проектов и проектов с индустриальными партнерами, а также участие в подготовке публикаций уровня aq1 на профильных конференциях и в высокорейтинговых журналах. позиция подойдет для кандидата, которому интересен научный и прикладной опыт разработки state-of-the-art методов и моделей в области машинного обучения и анализа больших массивов данных социо-экономических систем. обязанности: участие в выполнении исследовательских и прикладных предметных проектов; применение и разработка, а также программная реализация математических моделей и методов машинного обучения для решения исследовательских и прикладных предметных задач; сбор, агрегация и подготовка исходных данных для обучения моделей, интерпретация и визуализация результатов; подготовка отчетной документации по проектам и заявок на гранты; участие в публикационной и диссеминационной активности, включая поездки на международные конференции; участие в подготовке кадров высшей квалификации (работа с магистрантами и аспирантами). требования: сильный бэкграунд в указанной предметной области; наличие научных публикаций в изданиях перечня web of science/scopus (наличие англоязычных публикаций в журналах уровня q1 по метрике sjr будет являться преимуществом); знание теоретических основ и опыт практического применения статистических моделей и методов машинного обучения, методов моделирования сложных систем, вычислительных методов и технологий; опыт разработки и анализа сложности алгоритмов, обработки данных, валидации моделей, интерпретации и визуализации результатов; опыт разработки технических заданий, подготовки отчетной документации по проекту и заявок на гранты; опыт разработки прикладного по и/или решения исследовательских задач на python и/или других языках программирования; практический опыт в хотя бы одной из следующих областей: классификация/кластеризация данных, анализ сложных сетей, анализ временных рядов и цепочек событий, анализ слабоструктурированных данных (в том числе текста), моделирование социально-экономических процессов, рекомендательные системы, генерация синтетических данных; опыт использования одного или более фреймворков машинного обучения (например, scikit-learn, tensorflow); системный подход к решению задач, ответственность, коммуникабельность; высокий уровень самоорганизации, умение работать в режиме многозадачности; английский язык (разговорный и письменный) на уровне, достаточном для чтения и написания технической и научной литературы, а также общения внутри команды и с зарубежными заказчиками. преимуществом будет: наличие англоязычных публикаций в журналах уровня q1 по метрике sjr условия: полная занятость, полный день; испытательный срок 3 месяца; офис на биржевой линии васильевского острова (г. санкт-петербург); дружный молодой коллектив; участие в конференциях и школах.
Адрес
Санкт-Петербург