#datascience #mlresearcher #наука #вакансия #modeloptimizaion #trainingacceleration #deeplearning
Должность: ML Researcher - NAS
Команда MIL проводит прикладные DL исследования в области NAS. Нам не хватает человека, который заинтересован и ищет исследовательский проект с связанных с различными аспектами models optimization, training acceleration. Сейчас есть много исследовательских задач, основная связана с ускорением оценки качества моделей кандидатов, остальные связаны с оптимизацией моделей и ускорением их сходимости. По результатам работы планируются публикации.
Требования:
• Знание теории вероятности, статистики, линейной алгебры, математического анализа
• Знание основ Deep Learning
• Творческий подход и желание погружаться в область, генерировать новые идеи
• Опыт программирования на Python
• Опыт написания нейросетевых моделей на PyTorch
• Опыт работы с картинками (любые CV задачи)
• Опыт работы с git, PyCharm, удаленным сервером
• Опыт проведения воспроизводимых ML экспериментов
• Знакомство с NAS, one-shot NAS
Дополнительными плюсами будут:
• Опыт реализации статей
• Знакомство с суперсетями и опыт их реализации
• Знакомство с методами ускорения обучения и опыт реализации некоторых из них
• Опыт написания научных статей (и соответственно, наличие публикаций)
• Культура программирования (читаемый код, опыт программирования в команде)
• Исследовательский background
• Опыт успешной дистилляции знаний (knowledge distillation)
Задачи:
• Эффективно взаимодействовать с командой
• Быстро разбираться в статьях
• Генерировать, обсуждать, проверять идеи по улучшению существующих подходов
• Обучать модели
• Имплементировать SotA модели по описанию, включая различные суперсети
• Реализовывать нестандартные техники обучения сетей (обновление определенных тензоров весов, зануление градиентов и т.п.)
• Ставить воспроизводимые вычислительные эксперименты
• Активно участвовать в написании статей
Условия:
• Зарплата от 40 до 60 т.р.
• Гибким графиком part-time
• Удаленный формат работы или в офисе корпуса Физтех.Цифра
• Официальное трудоустройство
• Интересные и реальные задания
• Активная и дружная команда
• Возможность совмещать с основной работой
Пишите: @musit
Должность: ML Researcher - NAS
Команда MIL проводит прикладные DL исследования в области NAS. Нам не хватает человека, который заинтересован и ищет исследовательский проект с связанных с различными аспектами models optimization, training acceleration. Сейчас есть много исследовательских задач, основная связана с ускорением оценки качества моделей кандидатов, остальные связаны с оптимизацией моделей и ускорением их сходимости. По результатам работы планируются публикации.
Требования:
• Знание теории вероятности, статистики, линейной алгебры, математического анализа
• Знание основ Deep Learning
• Творческий подход и желание погружаться в область, генерировать новые идеи
• Опыт программирования на Python
• Опыт написания нейросетевых моделей на PyTorch
• Опыт работы с картинками (любые CV задачи)
• Опыт работы с git, PyCharm, удаленным сервером
• Опыт проведения воспроизводимых ML экспериментов
• Знакомство с NAS, one-shot NAS
Дополнительными плюсами будут:
• Опыт реализации статей
• Знакомство с суперсетями и опыт их реализации
• Знакомство с методами ускорения обучения и опыт реализации некоторых из них
• Опыт написания научных статей (и соответственно, наличие публикаций)
• Культура программирования (читаемый код, опыт программирования в команде)
• Исследовательский background
• Опыт успешной дистилляции знаний (knowledge distillation)
Задачи:
• Эффективно взаимодействовать с командой
• Быстро разбираться в статьях
• Генерировать, обсуждать, проверять идеи по улучшению существующих подходов
• Обучать модели
• Имплементировать SotA модели по описанию, включая различные суперсети
• Реализовывать нестандартные техники обучения сетей (обновление определенных тензоров весов, зануление градиентов и т.п.)
• Ставить воспроизводимые вычислительные эксперименты
• Активно участвовать в написании статей
Условия:
• Зарплата от 40 до 60 т.р.
• Гибким графиком part-time
• Удаленный формат работы или в офисе корпуса Физтех.Цифра
• Официальное трудоустройство
• Интересные и реальные задания
• Активная и дружная команда
• Возможность совмещать с основной работой
Пишите: @musit