Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
Зарплата и рынок
Мало
$7к/мес
$4.1к$7.9кмедиана$8.8к
По похожим ролям (8) ~ $7.9к/мес
На международном рынке: $244к/год ($173к - $325к)
72
Хорошая вакансия
развернуть
Исследовательская задача и ожидания описаны очень четко, но стартовая зарплата ниже рыночного ориентира, а контракт короткий - это важные компромиссы по доходу и стабильности.
Кликните для подробной информации
Ниже ориентираКороткий контрактЧеткая задачаСовременный стекИсследования в ИИ
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
ML Researcher (Probabilistic Modeling & Decision Making): Разработка методов вероятностного машинного обучения и принятия решений для стохастической многоагентной среды с частичной наблюдаемостью, с акцентом на моделирование поведения агентов и работу с неопределённостью. Focus on проектирование моделей, сравнение с сильными baseline, off-policy evaluation и экспериментальное доказательство измеримого улучшения при ограниченном inference budget.
ML Researcher / Research Scientist — Probabilistic Modeling & Decision Making Компания: BrainShells Вилка: от 7000$
Ищем сильного ML Researcher уровня Senior / Staff для сложной исследовательской задачи на стыке probabilistic ML, sequential decision making и моделирования поведения агентов.
Это не классическая вакансия Data Scientist с задачами на табличные данные. Нужен человек, который самостоятельно разрабатывал или существенно улучшал ML/математические методы, умеет работать с неопределённостью и может экспериментально доказать, почему новый подход лучше сильного baseline. Задача: есть стохастическая многоагентная среда с частичной наблюдаемостью и десятки миллионов исторических эпизодов. Необходимо моделировать поведение участников и использовать эти прогнозы для принятия решений в условиях неопределённости и ограниченного inference budget.
Особенно интересен опыт в одном или нескольких направлениях:
— RL / sequential decision making / POMDP / world models;
— probabilistic & Bayesian ML, latent-variable models, uncertainty estimation;
— behavior / opponent modeling, multi-agent systems;
— off-policy evaluation, importance sampling, doubly robust estimation, variance reduction;
— Monte Carlo / Markov models / stochastic optimization;
— algorithmic trading / HFT / pricing / decision systems с реальными ограничениями на latency. Кого особенно хотим увидеть: исследователей с сильной математической базой, опытом собственных R&D-разработок и публикациями либо сильным applied research опытом. PhD будет плюсом, но не является обязательным. Важнее возможность разобрать свой проект в формате: проблема → baseline → ваша идея → альтернативы → эксперимент → измеримый результат.
Стек для прототипирования: Python / PyTorch. Данные и вычислительная инфраструктура есть, задача предполагает много экспериментов и достаточно высокую исследовательскую свободу. Формат: remote, контракт от 3 месяцев. Приоритетно рассматриваем full-time, но для сильного кандидата готовы обсуждать part-time
Если ваш опыт близок — присылайте CV + 2–3 предложения про наиболее релевантный research/ML-проект: что улучшали, какой был baseline, что сделали лично и каким результатом доказали эффект.
Контакт: Показать контакты
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации