Исследователь (Artificial/Machine Intelligence, Data Mining)

MoscowData analysis, Machine learningSpecialist
Мы приглашаем начинающих и опытных исследователей в нашу команду Yandex Research. Вашей задачей будет изобретение новых технологий, меняющих жизнь людей, и их внедрение в ключевые продукты Яндекса в тесном взаимодействии с разработчиками этих продуктов. Для нас важно мировое научное признание наших практических решений и теоретических результатов, поэтому вы будете работать с коллегами над статьями, описывающими ваши достижения, и представлять их на лучших научных конференциях: NeurIPS, ICML, CVPR, ACL, KDD, SIGIR и т.п.
 

Чем вы будете заниматься:

  • разработка новых наукоемких технологий;
  • проведение экспериментов;
  • формализация новых исследовательских задач основных сервисов Яндекса (вместе с разработчиками, менеджерами и другими исследователями);
  • анализ существующих алгоритмов, предложенных в научно-технической литературе;
  • написание статей, описывающих ваши достижения.
 

Преимущества работы:

  • опыт работы в одной из сильнейших научных лабораторий мира;
  • возможность отточить навыки проведения исследований, внедрения новых технологий и написания статей на лучшие конференции;
  • возможность играть ключевую роль в молодой, растущей команде;
  • возможность заниматься наукой, оставаясь в Москве;
  • хороший уровень компенсации.
 

Обязательные требования:

  • высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов;
  • актуальные знания хотя бы в одной из следующих областей: Machine Learning, Computer Vision, Speech Recognition, Data Mining, Natural Language Processing, Information Retrieval;
  • хорошие навыки программирования на каком-то из следующих языков: C++, Java, Python для реализации алгоритмов и проведения экспериментов;
  • хороший письменный и устный английский язык;
  • желание регулярно читать и анализировать научные публикации.
 

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

  • степень кандидата наук или ее эквивалент;
  • опыт работы или учебы в зарубежных университетах или исследовательских лабораториях;
  • пребывание в аспирантуре в сильной научной группе;
  • опыт написания научных статей, наличие публикаций в ведущих конференциях и журналах;
  • опыт прикладного применения математической статистики;
  • глубокое знание математики и умение получать новые результаты;
  • опыт участия в международных научных конкурсах, таких как Интернет-математика, KDD Cup, конкурсы на Kaggle;
  • опыт разработки ПО для работы с большими данными;
  • опыт работы в команде.