Вакансия закрыта

Руководитель направления по исследованию данных (R&D)

договорная зарплата

График
полный рабочий день
Опыт работы
без опыта
Образование
высшее

Данная позиция в центре исследований (R&D) Блока Риски. Данный центр занимается адаптацией и улучшением самых передовых технологий в области машинного обучения в процессы управления рисками Сбербанка. Наши статьи публикуются на top международных конференциях (A*) по ML, а изобретения позволяют банку зарабатывать дополнительно миллиарды рублей. Например, недавно мы опубликовали на ICDM 2020 статью, где предложили новый способ свёртки на графе, учитывающей последовательную природу данных на рёбрах графа.

Мы предлагаем:

  • Развитая IT инфраструктура. Мощный GPU кластер только под задачи R&D, готовые для работы данные, возможность расчётов на суперкомпьютере top29 в мире;
  • Комфортный офис, большой выбор вариантов по питанию, бесплатный фитнес в офисе;
  • Постоянное развитие: обучающие курсы от лучших университетов и компаний (МФТИ, ВШЭ, NVIDIA и другие), участие в международных конференциях;
  • Сильную команду;
  • Развитое DS community.

Задачи:

  • Совместно с командой других исследователей разрабатывать новые архитектуры/способы обучения/и т.п. нейронных сетей для работы с последовательностями и графовыми данными;
  • Анализировать научную литературу в поисках новых и интересных решений по направлению работы;
  • По результатам разработок передавать их в промышленное использование и/или писать статьи и выступать на конференциях.

Требования:

  • Диплом в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики или другой релевантной области;
  • Опыт научной/исследовательской деятельности;
  • Опыт написания академических статей и работы с ними;
  • Знание принципов работы нейронных сетей, понимание того, как и почему это работает;
  • Опыт использования библиотек для обучения нейронных сетей (PyTorch, TF);
  • Глубокое понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование) и опыт их применения;
  • Знания и опыт применения алгоритмов машинного обучения (GLM/Regression, Trees, Random Forest, Boosting), а также знание их преимуществ, недостатков и ограничений;
  • Отличные знания английского языка (устный и письменный);
  • Знание SQL, Hadoop, Spark как преимущество;
  • Опыт работы с GPU, как преимущество.

Место работы
Москва, Москва, ул Вавилова 19, п/и 117997
ID вакансии 43492086 Вакансия опубликована Опубликована 31 августа