Стажер-исследователь (Data Mining, Machine Learning)
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.