Стажер-исследователь (Data Mining, Machine Learning)

МоскваАнализ данных, Машинное обучениеМладший специалист
Yandex Research приглашает начинающих исследователей на стажировку в нашу команду. Это уникальная возможность заняться практическими и теоретическими исследованиями мирового уровня, опубликовать результаты на ведущих конференциях и внести вклад в наукоемкие сервисы Яндекса: например, в современные технологии информационного поиска (Королев), компьютерного зрения, диалоговые системы (Алиса), нейросетевой машинный перевод, алгоритмы обучения на ансамблях деревьев (CatBoost) и не только.
Если вы интересуетесь машинным обучением, алгоритмами, следите за последними статьями (с конференций NeurIPS, ICML, SIGIR, WWW, WSDM, KDD, ACL, CVPR, ICCV, ECCV и т.п.) и верите в себя как начинающего исследователя, мы будем рады пообщаться. С нашей стороны — внимание к вашим идеям, комфортный офис на Парке Культуры, продуктивная среда, дружелюбная и демократичная рабочая атмосфера.

Вы будете заниматься:

  • разработкой новых технологий;
  • проведением экспериментов;
  • анализом нестандартных (научных) задач, стоящих перед основными интернет-сервисами Яндекса;
  • изучением существующих публикаций по вашей теме;
  • написанием статей, описывающих новые результаты.

Требования:

  • техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов (высшее или незаконченное высшее — студенты старших курсов);
  • навыки программирования на Python (или С++), достаточные для проведения экспериментов;
  • желание регулярно читать и анализировать научные публикации.

Также будет учитываться наличие следующих преимуществ (не исчерпывающий список):

  • высокий уровень математической культуры;
  • базовые знания хотя бы в одной из следующих областей: Machine Learning, Data Mining, Information Retrieval, Computer Vision, Natural Language Processing, Game or Auction Theory;
  • опыт написания научных статей;
  • опыт написания любых технических текстов на английском языке;
  • опыт участия в международных научных конкурсах (data mining challenges), таких как Интернет-математика, KDD Cup, конкурсы на Kaggle;
  • опыт работы или учебы в зарубежных университетах или исследовательских лабораториях;
  • опыт разработки и работы с большими данными (от 1 млрд записей);
  • опыт работы в команде.