Мы предлагаем вакансию исследователя в исследовательской группе лаборатории NSS Lab (на базе Университета ИТМО).
В рамках проекта предполагается развитие открытой библиотеки GEFEST, предназначенной для генеративного дизайна физических объектов, взаимодействующих со сплошными средами. Для этого предполагается использовать аппарат эволюционной и ко-эволюционной оптимизации, генеративных моделей глубокого обучения, алгоритмы вычислительной геометрии.
Эта вакансия предполагает как работу с программным кодом (написание, доработка готового программного кода), так и решение исследовательских задач в области генеративного дизайна, постановку экспериментов и написание научных статей.
Дополнительная возможность этой вакансии - поступление в аспирантуру или магистратуру Университета ИТМО. В этом случае тема диссертации будет прямо связана с генеративным дизайном.
С публикационной активностью группы можно ознакомиться на странице https://itmo-nss-team.github.io/. Исходный код других наших разработок доступен в репозиториях на наших github-страницах: https://github.com/ITMO-NSS-team, https://github.com/aimclub.
Ждем Ваши резюме на почту yashchenko.anastasia.v@gmail.com
Обязанности
-
участие в исследованиях в области генеративного дизайна;
-
проведение экспериментов и решение практических задач с помощью библиотеки;
-
написание программного кода решений на языке Python;
-
подготовка публикаций в топовые журналы и конференции;
-
выступления на семинарах, митапах и конференциях.
Просим указывать в сопроводительном письме описание ваших научных интересов в области вакансии!
Требования
-
знание языка Python, основных фреймворков и инструментов;
-
желателен опыт использования научных и machine learning пакетов Python - scikit-learn, scipy, tensorflow, keras и др.;
-
понимание технологий разработки ПО, принципов SOLID, ООП и паттернов проектирования. Навыки работы с git и github, отладки, тестирования и т.д.;
-
английский язык на уровне, достаточном для свободного чтения технической и научной литературы,
-
математическая подготовка в области методов оптимизации и машинного обучения. Знание основных алгоритмов и структур данных, оценка сложности алгоритмов;
-
поощряется наличие научных публикаций.
Условия
- для студентов предусмотрена возможность работы на полставки;
- возможность участвовать в корпоративных программах обучения, повышение цифровых компетенций и развитие кругозора;
- расширенный соцпакет: корпоративная база отдыха, курсы иностранных языков, участие в IT мероприятиях;
- возможность бесплатного обучения в магистратуре для сотрудников ИТМО более чем по 76 программам;
- участие в спортивных мероприятиях (велопрогулки и забеги и пр.);
- оборудованные велопарковки, кикшеринг;
- ДМС после определенного срока работы.