Text copied to clipboard!
Название
Text copied to clipboard!Исследователь машинного обучения
Описание
Text copied to clipboard!
Мы ищем Исследователя машинного обучения, который присоединится к нашей команде и поможет разрабатывать передовые алгоритмы и модели для решения сложных задач в области искусственного интеллекта. В этой роли вы будете заниматься как теоретическими аспектами машинного обучения, так и их практическим применением в реальных проектах.
Вы будете работать в тесном сотрудничестве с инженерами, аналитиками данных и другими исследователями, чтобы создавать инновационные решения, основанные на данных. Основное внимание будет уделено разработке новых методов обучения, улучшению существующих моделей и публикации результатов в научных журналах и на конференциях.
Кандидат должен обладать глубокими знаниями в области статистики, теории вероятностей, линейной алгебры и оптимизации. Также приветствуется опыт работы с большими объемами данных, знание современных фреймворков машинного обучения (таких как TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) и умение программировать на Python или других языках.
Мы ценим инициативность, стремление к обучению и желание делиться знаниями с командой. Если вы увлечены машинным обучением, хотите решать сложные задачи и вносить вклад в развитие технологий будущего — мы будем рады видеть вас в нашей команде.
Обязанности
Text copied to clipboard!- Разработка и тестирование новых алгоритмов машинного обучения
- Анализ и интерпретация больших объемов данных
- Проведение экспериментов и валидация моделей
- Публикация научных статей и участие в конференциях
- Сотрудничество с инженерами и аналитиками данных
- Оптимизация производительности моделей
- Исследование новых направлений в области ИИ
- Разработка прототипов и демонстрационных решений
- Документирование результатов исследований
- Участие в разработке стратегии ИИ компании
Требования
Text copied to clipboard!- Степень магистра или PhD в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин
- Глубокие знания в области машинного обучения и статистики
- Опыт работы с Python и библиотеками машинного обучения
- Знание алгоритмов оптимизации и методов обучения
- Опыт публикации научных работ — преимущество
- Умение работать с большими объемами данных
- Аналитическое мышление и внимание к деталям
- Хорошие коммуникативные навыки
- Способность работать в команде
- Желание постоянно обучаться и развиваться
Возможные вопросы на интервью
Text copied to clipboard!- Расскажите о проекте, где вы применяли машинное обучение.
- Какие алгоритмы вы считаете наиболее эффективными для задач классификации?
- Как вы подходите к выбору модели и её валидации?
- Опишите ваш опыт работы с фреймворками, такими как TensorFlow или PyTorch.
- Какие научные публикации вы читаете регулярно?
- Как вы справляетесь с переобучением модели?
- Были ли у вас случаи, когда модель не работала как ожидалось? Что вы предприняли?
- Как вы оцениваете производительность модели?
- Какие метрики вы используете для оценки качества модели?
- Как вы подходите к интерпретации результатов модели?
