Hidden

ML Researcher

Исследовательская команда Банка России ищет нескольких специалистов Middle/Senior ML Researcher.

Банк России играет ключевую роль в укреплении банковской системы и поддержании стабильности финансового рынка нашей страны. Мы ищем в свою команду профессионалов, которые разделят с нами масштаб, значимость и ответственность реализуемых задач.

Самостоятельное или в рамках команд из двух-трех человек решение экономических и исследовательских задач, требующих применения алгоритмов машинного обучения (по запросам структурных подразделений и руководства Банка России);

• общение с постановщиком задачи;
• изучение мирового опыта решения похожих задач;
• формирование плана выполнения задачи (включая формирование методологии сбора данных, если нужно);
• построение и тестирование моделей;
• оптимизация и участие во внедрении моделей;
• представление результатов выполнения проекта (презентация/аналитическая записка/статья).

Примеры задач:

• прогнозирование макроэкономических и финансовых показателей;
• амортизация задач прогнозирования байесовских/симуляционных моделей на основе нейронных сетей;
• приближение решения нелинейных функциональных систем уравнений нейронными сетями.

• знание теории алгоритмов машинного обучения;
• знание разделов линейной алгебры, вычислительной математики и матстатистики, необходимых для модификации существующих алгоритмов машинного обучения;
• навыки написания блоков для нейронных сетей в Pytorch/Tensorflow;
• опыт выполнения прикладных проектов в области работы с алгоритмами машинного обучения (наличие проектов, выполненных самостоятельно или в небольшой команде);
• умение быстро разбираться в новой информации;
• знание Python (numpy, pandas, tensorflow, pytorch);
• знакомство с Hadoop, SQL, Spark;
• регулярное чтение статей по профессиональной теме;
• высшее математическое/физико-техническое образование;
• также будет преимуществом наличие статей в международных реферируемых журналах и в сборниках конференций.

• получение уникального опыта;
• широкий социальный пакет (доп. дни к отпуску, многопрофильный медицинский центр, оздоровительные центры и т.д.);
• обучение/конференции/курсы повышения квалификации;
• гибридный график работы.