AI researcher Time Series в Центр инструментов машинного обучения Sber AI Lab
Центр разрабатывает высокотехнологичные AI-инструменты. В приоритете — сквозные технологии AutoML и инструменты для рекомендательных систем. Решения центра используются для автоматизации моделирования.
Обязанности
- Разработка few-shot multitask модели для временных рядов (задачи предсказания, заполнения пропусков, декомпозиции и другие) на базе трансформера без дообучения на конкретных данных.
- Решение задач временных рядов (в основном предсказания) при помощи языковых LLM, инъекции знаний через текстовое описание для улучшения качества прогноза.
- Создание и обогащение датасета table2text (таблицы, ряды, последовательности, графы, графики, ...) на русском языке и обучение на нем фундаментальной модели для работы со структурированной информацией на естественном языке.
Развитие open-source библиотеки для предсказания временных рядов с акцентом на стратегии прогнозирования как на классических ML моделях, так и SOTA DL.
Требования
• Развитое алгоритмическое мышление.
• Хорошее знание языка Python (в том числе опыт работы с ML и DL framework-ами (NumPy, SciPy, Pandas, PyTorch, Tensorflow и пр.).
• Глубокое понимание основ DL и классического ML, широкий кругозор в ML в целом.
• Знание TS методов и подходов из NLP применительно к TS и желание совершенствоваться в этой области.
• Опыт работы с инструментами разработки (ubuntu / bash / git / docker) или желание освоить эти навыки.
Приветствуется:
• Опыт применения NLP (в том числе LLM) моделей.
• Опыт участия в соревнованиях (Kaggle и прочее), завершенных R&D и/или исследовательских проектов будет плюсом.
• Наличие ученой степени или обучение в аспирантуре по тематике ИИ как плюс.
Условия
- Профессиональный коллектив (в группе разработки AutoML работают грандмастера и мастера Kaggle);
- Действительно интересные задачи на передовой научной деятельности, активная работа с новыми технологиями;
- Возможность совмещать работу с соревнованиями на Kaggle и написанием научных статей;
- Участие в международных научных конференциях;
- Социальный пакет: ДМС с первого дня, спортзал (фитнес, йога, кроссфит), возможность обучения за счет компании, льготные условия кредитования;
- Специальные условия ДМС для ближайших родственников сотрудника;
- Высокие премии по итогам успешной работы.