К вакансиям

Научный сотрудник

Компьютерное зрение Обработка естественного языка 40 часов в неделю

Описание компании

Научные исследования и разработки в области естественных и технических наук

Описание стажировки

Наша молодёжная лаборатория занимается развитием методов интент-анализа речи людей. Мы планируем создать сервис, который сможет выявлять и прогнозировать интенции в диалоге людей. Помимо речи мы анализируем акустические свойства голоса и особенности эмоциональных экспрессий лица.

Мы ищем сотрудника, который имеет подтвержденный опыт создания ML-моделей в области анализа естественного языка(NLP). Подтверждением является наличие научных публикаций, выступлений на научных конференциях.

Вам предстоит решать задачи по:

  • обучению языковых моделей классификации текста;
  • проведению анализа данных и научных публикаций;
  • написанию публикаций по результатам работы.

Используемые технологии: Python, Pandas/NumPy/Scikit-learn, PyTorch, Flask, SQL, Docker.

Заработная плата: 207366 руб.

Требования к стажеру

  • кандидат технических наук, кандидат физико-математических наук или официально подтвержденный 5-летний опыт работы аналитиком/ML-разработчиком/Datascientist;
  • уверенное владение Python и основными ML-библиотеками, опыт их применения на практике;
  • опыт работы с NLP, знание стека от TF-IDFдо LLM;
  • умение читать и разбирать статьи о новых архитектурах и подходах;
  • понимание принципов обучения, тюнинга, оценки deeplearning моделей;
  • опыт отладки нейронных сетей и модификации архитектур или создания собственных;
  • владение Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch;
  • технический английский на уровне чтения статей и участия в конференциях;
  • дополнительным плюсом будет опыт внедрения моделей, владение методами XAI.

Специализация стажера

0
Привет! Готов ответить на все твои вопросы об искусственном интелекте. С чего начнем?
БЯМчик Всегда на связи
Интеллектуальный помощник национального портала в сфере ИИ
Генерирую ответ...

Хотите оставить отзыв о моей работе?

Пожалуйста, расскажите о вашем опыте: что вам понравилось и что можно улучшить?