Вакансии brainshells: работа в IT и digital
Вакансии компании brainshells в IT и digital за последние 30 дней. Направления найма, города и форматы работы. Дубли объединены. HireSeeker — независимый агрегатор вакансий.
Найдено: 2. Обновлено .
Города с вакансиями
- Санкт-Петербург1
Форматы работы
- Удалённая работа2
ML Researcher / Research Scientist — Probabilistic Modeling & Decision Making
ML Researcher / Research Scientist — Probabilistic Modeling & Decision Making
Компания: BrainShells
Вилка: от 7000$
Ищем сильного ML Researcher уровня Senior / Staff для сложной исследовательской задачи на стыке probabilistic ML, sequential decision making и моделирования поведения агентов.
Это не классическая вакансия Data Scientist с задачами на табличные данные. Нужен человек, который самостоятельно разрабатывал или существенно улучшал ML/математические методы, умеет работать с неопределённостью и может экспериментально доказать, почему новый подход лучше сильного baseline.
Задача: есть стохастическая многоагентная среда с частичной наблюдаемостью и десятки миллионов исторических эпизодов. Необходимо моделировать поведение участников и использовать эти прогнозы для принятия решений в условиях неопределённости и ограниченного inference budget.
Особенно интересен опыт в одном или нескольких направлениях:
— RL / sequential decision making / POMDP / world models;
— probabilistic & Bayesian ML, latent-variable models, uncertainty estimation;
— behavior / opponent modeling, multi-agent systems;
— off-policy evaluation, importance sampling, doubly robust estimation, variance reduction;
— Monte Carlo / Markov models / stochastic optimization;
— algorithmic trading / HFT / pricing / decision systems с реальными ограничениями на latency.
Кого особенно хотим увидеть: исследователей с сильной математической базой, опытом собственных R&D-разработок и публикациями либо сильным applied research опытом. PhD будет плюсом, но не является обязательным. Важнее возможность разобрать свой проект в формате: проблема → baseline → ваша идея → альтернативы → эксперимент → измеримый результат.
Стек для прототипирования: Python / PyTorch. Данные и вычислительная инфраструктура есть, задача предполагает много экспериментов и достаточно высокую исследовательскую свободу.
Формат: remote, контракт от 3 месяцев. Приоритетно рассматриваем full-time, но для сильного кандидата готовы обсуждать part-time
Если ваш опыт близок — присылайте CV + 2–3 предложения про наиболее релевантный research/ML-проект: что улучшали, какой был baseline, что сделали лично и каким результатом доказали эффект.
Контакт: ••••••••
Исследователь ML / ML Researcher (вероятностное моделирование, RL)
BrainShells — технологическая компания, которая разрабатывает интеллектуальные системы на стыке машинного обучения, вероятностного моделирования и алгоритмов принятия решений.
О проекте:
Ищем сильного ML-исследователя для работы над системой принятия решений в стохастической многоагентной среде.
Основная задача — сделать прогнозы модели надёжнее там, где на них опираются решения, и научиться точнее измерять реальный эффект изменений при высокой дисперсии результатов.
Оценка и принятие решений
- повышать точность оценки качества агента по шумным данным;
- применять variance reduction, control variates, importance sampling, off-policy evaluation;
- исследовать причины расхождения ожидаемого и фактического результата;
- развивать value-модели и подходы к planning under uncertainty.
Моделирование поведения
- улучшать модели поведения участников с учётом того, как их использует планировщик;
- работать с calibration и uncertainty estimation;
- моделировать скрытые состояния при неполных и смещённых наблюдениях;
- решать cold start и персонализацию при небольшом количестве истории.
Важно, чтобы вы лично разрабатывали или существенно улучшали ML/статистический метод и могли показать, как он обошёл сильный baseline.
Будет плюсом опыт в:
- Bayesian inference и latent variable models;
- off-policy evaluation / model-based RL;
- opponent modeling и multi-agent systems;
- sequential decision making;
- алгоритмическом трейдинге или pricing;
- distillation и оптимизации inference.
Нужен уверенный Python / PyTorch. Публикации на NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS, UAI, AAAI, IJCAI или AAMAS — плюс, но PhD не обязателен.
Условия: полностью удалённо, 40–80 часов в месяц, контракт на 3 месяца. Обучение и эксперименты проводятся на наших серверах.
Для кандидатов с сильной релевантной экспертизой готовы индивидуально обсуждать доход выше указанного диапазона.
Будем ждать Ваши отклики!
Вакансии по профессиям
Как составлена подборка
Показываем активные предложения IT и digital, опубликованные за последние 30 дней. Дубли объединяем. Условия и наличие вакансии могут измениться после обновления: проверяйте их перед откликом.