Кто: Outstaff Middle Researcher

Вилка: 120-180к net за full-time

Формат: part-time (20 часов/неделю), удаленка, совместитель в МФТИ

Описание:
В Research Group нам интересно получать breakthrough результаты в AI проектах на потоке. Пишем на PyTorch SotA модели в широком классе AI приложений: NLP (суммаризация, LRM, диалоговые движки, etc), CV (GAN, Zero-shot, img2img на видео, etc), Sensors&Signals (Wearables, предиктивная аналитика, снижение downtime, etc), Audio (Noise Reduction, Style Transfer, etc). Мы готовим штуки, которые не понятно "как" на старте и которые должны давать пользу заказчику.

Сотрудничаем с опытными ML-инженерами, кто хочет по совместительству реализовать себя исследователем: делать с нами исследовательские проекты, делиться опытом с командой и улучшать SotA модели. Если это ты – ждем резюме!

Задачи:

• Ты обеспечишь проект идеями, будешь быстро их проверять, разрешишь ключевые вызовы проекта и обеспечишь рост целевых метрик качества;
• Ты будешь логировать результаты и артефакты экспериментов, готовить выводы на их основе, сделаешь свою работу прозрачной и прогнозируемой для команды.

Знания, умения, навыки:

• Знаешь основные архитектуры в твоей профильной области AI. Понимаешь, как и почему работают основные NN архитектуры, а также умеешь применять классические методы там, где нужно, чтобы не усложнять решение задачи.
• Умеешь работать с профильными библиотеками и можешь с нуля реализовать модели и бенчмарки из статей на PyTorch. Есть навыки по внесению изменений в существующие методы для достижения целей поставленной задачи или работы в новых ограничениях;
• Используешь научный подход в разрешении челленджей задачи, проводишь брейнштормы идей с командой на основе полученного опыта и оцениваешь метрики с учетом воспроизводимости и достоверности результатов;
• Продвинуто используешь Python, а Git и IDE (PyCharm) – твои ежедневные инструменты; нет сложностей в работе с удаленным сервером; радуешь товарищей культурой кода: читаемый код, командные практики разработки

Будет преимуществом, если:

• Писать статьи в научные журналы и редактировать научные тексты – твое хобби;
• Умеешь выявлять потребности заказчиков и презентовать решение с точки зрения ценности для клиента.

Следующие шаги:

• Оставить заявку на сайте (P.S. включи в резюме портфолио и открытые проект);
• Мы проверим резюме и портфолио, подготовим персональное задание;
• Проверим задание и проведем собеседование с командой.

Кто: Middle Researcher, специализация Sensors

Вилка: 120-180к net за full-time

Формат: full-time (40 часов/неделю), удаленка, трудоустройство в МФТИ

Описание:
В Research Group нам интересно получать breakthrough результаты в AI проектах на потоке. Пишем на PyTorch SotA модели в широком классе AI приложений, а сейчас ищем исследователя со специализацией Sensors&Signals (Wearables, предиктивная аналитика, снижение downtime, etc). Мы готовим штуки, которые не понятно "как" на старте и которые должны давать пользу заказчику. После нас у заказчика решена проблема, которую он долго (и дорого) не мог решить до нас.

В команде молодые выпускники, работаем гибко и активно. Даем возможность расти и учим разрешать новые вызовы в AI проектах. Команда растет, проектов больше – ищем того, кто готов с нами работать над новыми SotA и давать клиентам реальный Value. Если это ты – ждем резюме!

Задачи:

• Ты поможешь спланировать ход работ на исследовательском проекте, обеспечишь проект идеями, будешь быстро их проверять, разрешишь ключевые вызовы проекта и обеспечишь рост целевых метрик качества;
• Ты будешь логировать результаты и артефакты экспериментов, готовить выводы на их основе, сделаешь свою работу прозрачной и прогнозируемой для команды.

Знания, умения, навыки:

• Знаешь основные архитектуры NN и RNN для обработки сигналов (AutoEncoder, VAE, LSTM, GRU, CNN для многомерных сигналов, etc), классические методы (от авторегрессионные подходы до выделения стат. признаков);
• Умеешь применять AI методы обработки сигналов и временных рядов для решения целевой задачи (классификация, сегментация, декодирование, etc.) в различных приложениях (IMU, вибросигналы датчиков, данные серверных приложений). Можешь с нуля реализовать модели и бенчмарки компрессии из статей на PyTorch;
• Есть навыки по использованию методов в существенных ограничениях решаемой задачи (от малых выборок с объемными объектами для анализа до артефактов и шумов в данных при сборе выборки);
• Используешь научный подход в разрешении челленджей задачи, проводишь брейнштормы идей с командой на основе полученного опыта и оцениваешь метрики с учетом воспроизводимости и достоверности результатов;
• Продвинуто используешь Python, а Git и IDE (PyCharm) – твои ежедневные инструменты; нет сложностей в работе с удаленным сервером; радуешь товарищей культурой кода: читаемый код, командные практики разработки.

Будет преимуществом, если:

• Писать статьи в научные журналы и редактировать научные тексты – твое хобби;
• Умеешь выявлять потребности заказчиков и презентовать решение с точки зрения ценности для клиента.

Следующие шаги:

• Оставить заявку на сайте (P.S. включи в резюме портфолио и открытые проект);
• Мы проверим резюме и портфолио, подготовим персональное задание;
• Проверим задание и проведем собеседование с командой.