Обязанности
- участие в выполнении исследовательских проектов, в том числе для финансовых учреждений (включая подготовку содержательной части отчетной документации);
- применение и разработка статистических моделей и методов машинного обучения для решения предметно-ориентированных задач финансовой сферы, в частности, data-driven моделирования финансовых процессов;
- сбор, агрегация и подготовка исходных данных для обучения моделей, интерпретация и визуализация результатов;
- участие в исследовательской деятельности коллектива, включая публикационную активность и поездки на международные конференции;
- участие в образовательной деятельности коллектива (чтение лекций, ведение лабораторных и практических занятий, руководство магистрами).
Требования
- степень PhD в области Computer Science/кандидата технических (преимущественно) или физико-математических наук;
- наличие научных публикаций в изданиях перечня Web of Science / Scopus по тематике вакансии (наличие англоязычных публикаций в журналах уровня Q1 по метрике SJR будет являться преимуществом);
- опыт разработки ПО на языках Python/R, С++ (преимущественно) или других языках программирования не менее 3 лет;
- практический опыт не менее 3 лет в одной из следующих областей: обучение с учителем/без учителя, методы классификации, кластерный анализ, нейронные сети, непараметрическая статистика, многомерный статистический анализ, вероятностные модели, байесовские методы.
Требования к знаниям и умениям:
- хорошая подготовка в области теории вероятностей и математической статистики, линейной алгебры;
- знание теоретических основ и опыт практического применения статистических моделей и методов машинного обучения, data mining, методов анализа слабоструктурированных данных;
- опыт разработки и анализа сложности алгоритмов, обработки данных, валидации моделей, интерпретации и визуализации результатов;
- опыт использования одного или более фреймворков машинного обучения (например, scikit-learn, TensorFlow);
- желание решать нетривиальные задачи (самостоятельно и в команде);
- приветствуется опыт работы с Hadoop, MapReduce, Spark, Hive, Hbase, Apache Mahout;
- приветствуется опыт решения предметных задач анализа данных и машинного обучения в финансовой сфере;
- приветствуется наличие основного или дополнительного образования в области экономики или финансов;
- английский язык (разговорный и письменный) на уровне, достаточном для свободного чтения технической и научной литературы, а также общения внутри команды и с зарубежными заказчиками.
Условия
- молодой, дружный коллектив;
- решение нестандартных задач, работа в интердисциплинарной команде;
- общение с признанными экспертами в предметной области;
- регулярное повышение квалификации, в том числе за границей (через полгода работы);
- корпоративный английский язык для сотрудников;
- креативный подход в решении задач;
- работа в историческом центре Санкт-Петербурга;
- ежегодный оплачиваемый отпуск 42 календарных дня;
- социальный пакет: официальное трудоустройство, отдых в корпоративном загородном оздоровительном центре, мероприятия для сотрудников и их детей и др.