Научный сотрудник (Машинное обучение и анализ данных в финансовой сфере)

от 100 000 руб. до вычета налогов

Вакансия в архиве

Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию

Показать описание вакансии

Требуемый опыт работы: 3–6 лет

Полная занятость, полный день

Найди работу мечты в первом неклассическом!

Обязанности:

  • участие в выполнении исследовательских проектов, в том числе для финансовых учреждений (включая подготовку содержательной части отчетной документации);
  • применение и разработка статистических моделей и методов машинного обучения для решения предметно-ориентированных задач финансовой сферы, в частности, data-driven моделирования финансовых процессов;
  • сбор, агрегация и подготовка исходных данных для обучения моделей, интерпретация и визуализация результатов;
  • участие в исследовательской деятельности коллектива, включая публикационную активность и поездки на международные конференции;
  • участие в образовательной деятельности коллектива (чтение лекций, ведение лабораторных и практических занятий, руководство магистрами).

Требования к образованию и квалификации:

  • степень PhD в области Computer Science/кандидата технических (преимущественно) или физико-математических наук;
  • наличие научных публикаций в изданиях перечня Web of Science / Scopus по тематике вакансии (наличие англоязычных публикаций в журналах уровня Q1 по метрике SJR будет являться преимуществом);
  • опыт разработки ПО на языках Python/R, С++ (преимущественно) или других языках программирования не менее 3 лет;
  • практический опыт не менее 3 лет в одной из следующих областей: обучение с учителем/без учителя, методы классификации, кластерный анализ, нейронные сети, непараметрическая статистика, многомерный статистический анализ, вероятностные модели, байесовские методы.

Требования к знаниям и умениям:

  • хорошая подготовка в области теории вероятностей и математической статистики, линейной алгебры;
  • знание теоретических основ и опыт практического применения статистических моделей и методов машинного обучения, data mining, методов анализа слабоструктурированных данных;
  • опыт разработки и анализа сложности алгоритмов, обработки данных, валидации моделей, интерпретации и визуализации результатов;
  • опыт использования одного или более фреймворков машинного обучения (например, scikit-learn, TensorFlow);
  • желание решать нетривиальные задачи (самостоятельно и в команде);
  • приветствуется опыт работы с Hadoop, MapReduce, Spark, Hive, Hbase, Apache Mahout;
  • приветствуется опыт решения предметных задач анализа данных и машинного обучения в финансовой сфере;
  • приветствуется наличие основного или дополнительного образования в области экономики или финансов;
  • английский язык (разговорный и письменный) на уровне, достаточном для свободного чтения технической и научной литературы, а также общения внутри команды и с зарубежными заказчиками.

Условия:

  • молодой, дружный коллектив;
  • решение нестандартных задач, работа в интердисциплинарной команде;
  • общение с признанными экспертами в предметной области;
  • регулярное повышение квалификации, в том числе за границей (через полгода работы);
  • корпоративный английский язык для сотрудников;
  • креативный подход в решении задач;
  • работа в историческом центре Санкт-Петербурга;
  • ежегодный оплачиваемый отпуск 42 календарных дня;
  • социальный пакет: официальное трудоустройство, отдых в корпоративном загородном оздоровительном центре, мероприятия для сотрудников и их детей и др.

Преимущества работы в Университете ИТМО
Молодой, дружный коллектив
Корпоративный английский язык
для сотрудников
Доступ к высокотехнологичному современному оборудованию
Работа в историческом центре Санкт-Петербурга
Регулярное повышение квалификации, в том числе за границей
Ежегодный оплачиваемый отпуск от 42 до 56 календарных дней
Социальный пакет: официальное трудоустройство, отдых в корпоративном загородном оздоровительном центре, мероприятия для сотрудников и их детей и др.

Ключевые навыки

PythonC++HadoopMachine learningData AnalysisData Mining

Адрес

Василеостровская, Санкт-Петербург, Биржевая линия, 14
Показать на карте
­

Вакансия опубликована 3 июня 2019 в Санкт-Петербурге

Написать сопроводительное письмоПисьмо отправлено

Сопроводительное письмо к отклику

Похожие вакансии