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 A*/Q1 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
- Степень кандидата технических или физико-математических наук (или степень PhD) в области математического моделирования или в смежных областях ИЛИ 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.