Yandex Research ML Residency

Программа ML Residency — это возможность принять участие в исследованиях мирового уровня в сфере машинного обучения.

Организаторы программы — Yandex Research, МФТИ и ВШЭ. Резиденты смогут заниматься прикладными и теоретическими исследованиями в области машинного обучения, работать над сложными проектами, публиковаться на NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR и других ведущих научных конференциях, вносить вклад в высокотехнологичные сервисы. Участники программы будут сотрудничать с коллегами из Яндекса, ведущих мировых университетов и корпоративных лабораторий и смогут посещать курсы по машинному обучению в Школе анализа данных.

Резиденты будут работать вместе с исследователями Yandex Research, которые выступят в роли наставников и кураторов. Совместно они выберут одну из проблем в области компьютерного зрения, речевых и диалоговых систем, обработки естественного языка или другой области машинного обучения, а затем разработают решение этой проблемы. Результатами работы могут стать научные публикации, внедрение в продукты Яндекса или проекты с открытым кодом.

Чем вы будете заниматься:

  • развивать техническое и теоретическое понимание современного машинного обучения;
  • изучать литературу по машинному обучению и погружаться в выбранную область;
  • учиться выявлять новые проблемы и предлагать их решения;
  • развивать навыки академического письма и устных выступлений.

Мы ждем, что вы:

  • специалист с любым уровнем подготовки — от студента в области машинного обучения до опытного исследователя из смежных дисциплин, например, математики, физики, химии, компьютерных наук или лингвистики;
  • имеете хорошее фундаментальное образование, искренне увлечены машинным обучением и мечтаете изменить мир к лучшему.

Условия:

  • студенты МФТИ и ВШЭ могут засчитать участие в ML Residency в качестве своей магистерской или кандидатской диссертации;
  • участие в программе оплачивается;
  • график работы обсуждаем индивидуально с каждым кандидатом.

Часто задаваемые вопросы

Заявка отправлена.
Спасибо!
Thu Jan 27 2022 13:36:51 GMT+0300 (Moscow Standard Time)