В нашу команду Optimization in Machine Learning ищутся талантливые и целеустремленные люди (от стажеров без большого опыта до компетентных исследователей), нацеленные на решение новых и нетривиальных задач в областях: методы оптимизации в машинном обучении, теория нейронных сетей, федеративное обучение, и распределенная параллельная оптимизация. В отличие от многих направлений исследований в ML и AI, у нас в основном упор на теоремы и доказательства, чтобы обеспечить теоретические гарантии предложенных подходов. Но также есть проекты, где важно проводить вычислительные эксперименты.

Обязанности:

• Проведение научных исследований, связанных с перечисленными тематиками
• Решение нетривиальных задач, которые до вас еще никто не рассматривал. Поиск новых проблем и направлений исследований
• Проведение вычислительных экспериментов

• Основная цель (KPI) - это написание статей на top-tier конференции ML (NeurIPS, ICLR, ICML, AAAI) и журналы (Q1).

  
  

Требования:

• Хорошие знания линейной алгебры, теории вероятностей, статистики, теории алгоритмов, и программирования (Python)
• Базовые знания машинного обучения (логистическая регрессия, SVM, neural networks)
• Хорошие знания английского языка
  
  Будет плюсом:
• Базовые знания теории методов оптимизации (пройден хотя бы базовый курс)
• Опыт написания статей (необходимость для Senior Researcher)
• Исследовательский опыт (необходимость для Senior Researcher)
• Участие в олимпиадах

Условия:

• Возможность заниматься передовыми исследованиям
• Масштабные проекты, участие в международных конференциях
• Конкурентный уровень компенсации и современный офис в бизнес центре Москва-Сити
• ДМС с первого дня устройства
• Гибридный график работы.

Контактная информация доступна авторизованным пользователям