Обратно к вакансиям

Приглашаем в команду Junior AI Researcher / AI Developer!

Работать можно в крупнейших лабораториях Института ИИ:

-NSS Lab

-AI Industrial Research

Над какими задачами можно будет работать?

Перечень задач и проектов очень велик. Институт ИИ занимается разработками с крупнейшими технологическими (Сбер, Яндекс) и индустриальными (Роснефть, Газпромнефть, Газпром, Татнефть) компаниями России и исследовательскими проектами. Т

Темы можно разделить на 3 основных трека: по AI4Science, AI4Industry и по мультиагентным LLM.

Начало работы: 01.09.2021.

Перечень документов для участия в конкурсе:

  • заявление;
  • документы, подтверждающие соответствие претендента квалификационным требованиям;
  • документы, подтверждающие отсутствие у претендента ограничений на занятие трудовой деятельностью в сфере образования;

Срок подачи документов для участия в конкурсе: с 22 марта 2021 до 18 ч. 00 мин. 19 апреля 2021.

Способы подачи документов для участия в конкурсе:

  • по почте: 197101, г. Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49, ауд. 328;
  • претенденты, не зарегистрированные в ИСУ ИТМО, обязаны также представить на адрес электронной почты priem_pps@itmo.ru заполненный список публикаций за авторством претендента (по форме согласно Приложению В к настоящему регламенту) в формате MS Word (файлы с расширением «.doc», «.docx» или «.rtf») (как часть Заявления) в электронной форме;
  • претендентами, зарегистрированными в ИСУ ИТМО, - посредством указанной системы (приложение «Конкурс ППС») (все документы, кроме Справки; Справка в электронном виде направляется посредством электронной почты на адрес priem_pps@itmo.ru);
  • претендентами, не зарегистрированными в ИСУ ИТМО, - посредством электронной почты на адрес priem_pps@itmo.ru (все документы);

Место и дата проведения конкурса: г. Санкт-Петербург, Университет ИТМО, 25 мая 2021 - 01 июня 2021.

По вопросам подачи документов для участия в конкурсе можно обращаться:

  • Юлия Сергеевна Васильева, начальник Управления проектирования и реализации образовательных программ. E-mail: isvasileva@itmo.ru;
  • Алла Константиновна Наумова , начальник отдела лицензирования и аккредитации. E-mail: aknaumova@itmo.ru;

Обязанности

1.Задачи по треку AI4Science:

  • разработка методов генеративного и предсказательного моделирования для научных задач, их гибридизация с методами оптимизации;

  • глубокое обучение для предсказательного моделирования пространственно-временных данных (например - динамики океана и атмосферы);

  • участие в разработке прогностической системы ледовых условий в морях российской Арктики;

  • диффузионные и трансформерные модели для работы с пространственно- временными данными (обучение, дообучение, развертывание и аналитика);

  • применение методов компьютерного зрения для прикладных лабораторных задач микроскопии;

  • использование методов физически-обоснованного машинного обучения для построения моделей и предсказания состояния систем с пространственной-временной динамикой;

  • разработка гибридных методов на базе Neural SDE для имитации коллективной динамики роев и прогнозирования их состояний в научных приложениях (робототехника, физика);

  • прогнозирование эволюции сложных систем (рои роботов) с помощью DL на основе непрерывных SDE-моделей;

  • другие задачи с физически-обоснованными методами (подробнее).

Требуемые навыки:

  • уверенное владение PyTorch для написания и обучения нейронных сетей, понимание принципов обучения и подготовки данных;

  • основы статистики.

2.Задачи по треку AI4Industry:

  • разработка методов автоматизированного построения онтологий и графов знаний по нормативным документам предметной области;
  • разработка алгоритмов валидации, поиска противоречий и дублей в кросс-доменных знаниях;
  • LLM и генетическая эволюция для выращивания алгоритмов решения NP-трудных комбинаторных задач;
  • методы автоматизированного решения комбинаторной задачи оптимизации календарного планирования (RCPSP) в условиях реальных проектов.

Требуемые навыки:

  • понимание основ работы эволюционных генетических алгоритмов (для проектов по комбинаторной оптимизации).

3.Задачи трека по мультиагентным LLM:

  • исследование структур графов внешних знаний для мультиагентных LLM, поиск оптимальных;

  • разработка симуляторов на основе мультиагентных LLM для исследования поведения LLM агентов в экономических и социальных играх;

  • разработка генератора синтетических графов знаний и графов инструментов для задач с мультиагентными LLM;

  • исследование методов автоматического построения графов знаний по данным;

  • генерация синтетических данных с помощью LLM;

  • исследование методов автоматического создания МАС (мульти-агентные системы), обучение мета-агентов и автоматическая оценка их качества;

  • применение МАС для прикладных задач;

  • исследование новых методов RAG, в частности применение графов знаний совместно с RAG и ответы на “широкие” вопросы, требующие знаний со всего корпуса документов;

  • исследование и практическое применение методов редактирования знаний для улучшения работы отдельных агентов;

  • апробация и исследование методов работы с долгой (long-term) памятью агентов;

  • имплементация визуальной обработки документов / чертежей / схем с помощью мультимодальных LLM;

  • разработка бенчмарков для исследования работ МАС в разных условиях;

  • разработка инструментов (в т.ч. с применением MCP (message context protocol)) для агентов: визуализация, exhaustive search, интеграция с kubernetes и yandex.cloud.

Требуемые навыки:

  • знание основ теории графов и графовых алгоритмов;
  • опыт работы с агентными LLM.

Требования

  • базовые знания по методам ML/DL, кругозор в современных методах, уверенные навыки работы с Python и ML/DL библиотеками;
  • уверенное чтение и владение английским языком на уровне, достаточном для чтения статей и технической документации (B1+);

  • программирование на Python на продвинутом уровне (пакеты PyTorch, Numpy, Pandas, Matplotlib)? также в понимание программной документации;

  • опыт работы с системами версионирования кода (GitHub/GitLab);

  • знания и практические навыки решения ML/DL задач

  • понимание основных принципов работы LLM;

  • самостоятельность и ответственность;

  • проект предполагает регулярные митинги и общение с командой.

  • наличие мотивационного письма по вакансии.

Условия

  • ИТМО – первый неклассический университет в ТОП-100 рейтинга работодателей;

  • срочный трудовой договор;

  • премии по результатам работы;

  • полис ДМС по истечении определенного срока работы;

  • более 30 внутренних курсов повышения квалификации;

  • возможность проходить внешнее обучение за счет работодателя;

  • несколько иностранных языков для бесплатного изучения с сертифицированными преподавателями и носителями;

  • заботливые коллеги, знающие толк в экологичных коммуникациях;

  • система адаптации с индивидуальными наставниками;

  • доступ к библиотечному фонду ИТМО, а также бесплатный доступ к платформе “ЛитРес: библиотека” и к библиотеке “Alpina Digital”;

  • бесплатные регулярные и разовые сеансы у корпоративных психологов и коучей;

  • скидки на фирменный мерч в ITMO.Store и скидки от партнеров ИТМО;

  • льготное посещение театров, музеев и концертных площадок города;

  • мероприятия для сотрудников: лекции с представителями науки, бизнеса и медицины, спортивные мероприятия, дни донора, праздники и корпоративы.

Хочешь работать в ИТМО
или есть вопросы?