Стажер-исследователь (Data Mining, Machine Learning)

((https://research.yandex.ru/ Yandex Research)) приглашает начинающих исследователей на стажировку в нашу команду. Это уникальная возможность заняться практическими и теоретическими исследованиями мирового уровня, опубликовать ((https://research.yandex.com/lib/publications 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.