Исследователь ML / ML Researcher (вероятностное моделирование, RL)
BrainShells — технологическая компания, которая разрабатывает интеллектуальные системы на стыке машинного обучения, вероятностного моделирования и алгоритмов принятия решений.
brainshells · На сервисе с: 29.09.26 17:07
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!
Похожие вакансии Data Science & ML
#senior #удаленка
Extyl
ML разработчик / Проектная работа / АУТСТАФФ
Формат работы: можно удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Разработка и обучение моделей для анализа изображений и облаков точек
-Подготовка датасетов, анализ данных
-Сбор, анализ и предобработка данных, составление датасетов
-Обучение моделей и тестирование гипотез
-Деплой полученных решений
-Написание технической документации
-Презентация результатов внутри команды и заказчику
-Изучение новых подходов для решения поставленных задач
-Взаимодействие с командой разработки и аналитиками
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт разработки ML-решений для бизнеса от 3 лет
-Опыт работы с CV на реальных проектах от 1 года
-Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет
-Умение писать production-ready код на Python
-Опыт работы с PyTorch
-Умение обучать и дообучать модели, проводить тестирование
-Опыт работы с Git
-Умение версионировать данные и логировать эксперименты (DVC, MLFlow, ClearML)
-Опыт работы с Docker
-Опыт проработки требований, опыт декомпозиции и приоритизации задач
-Умение вести техническую документацию
-Знание английского B2
-Опыт работы с трехмерными данными
-Будет плюсом:
-Опыт работы с ГИС и специальными форматами данных (geotiff, las)
Контакты: •••••••• / Telegram ••••••••
🔥 •••••••• / •••••••• / ••••••••
Мы в поисках ML Lead / Head of DS (Credit Risk) для одного из крупнейших банков страны.
Задачи
- Управление командой Data Science (4–5 человек).
- Приоритизация и ведение бэклога.
- Взаимодействие с бизнес-заказчиками и презентация результатов.
- Помощь команде в выборе и реализации технических решений.
- Разработка и улучшение ML-моделей для кредитного риска.
- Тестирование новых источников данных и оценка их влияния на качество моделей.
- Контроль внедрения моделей и достижения бизнес-эффекта.
Требования
- Опыт разработки ML-моделей в банковской сфере.
- Желателен опыт кредитования юридических лиц (SME/Corporate), кредитование ФЛ также рассматривается.
- Опыт управления командой DS от 3–5 человек.
- Понимание и практический опыт построения моделей PD, LGD, EAD, скоринга, antifraud и других риск-моделей.
- Опыт работы с классическим ML на табличных данных.
- Уверенное владение Python и SQL.
- Опыт работы со стеком: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost, Spark, Hadoop, Hive, Impala.
Условия и бенефиты
- Стабильная работа в одном из крупнейших банков страны.
- Конкурентная заработная плата, соцпакет.
- Формат работы: гибрид (достаточно 1 раз в неделю / 1 раз в 2 недели). Офис — Технопарк.
- Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
- Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением, объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
- Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.