Научный сотрудник в сектор эмпирического анализа рынков и компаний

☑ Основы вакансии:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: от 70000 руб..

Примерное место работы: Россия, Пермь.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 13126660 добавлено в базу данных: Вторник, 2 апреля 2024 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Среда, 1 мая 2024 года.

☑ Репутация компании "Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Мы, Высшая школа экономики – один из крупнейших университетов России, ведущий центр образования, научных исследований и разработок. Сегодня в Вышке учится более 45 000 студентов и аспирантов, работает более 7000 преподавателей, ученых и административных сотрудников.

В рамках конкурса открыта вакансия постдока (научного сотрудника) в секторе эмпирического анализа рынков и компаний.

Название проекта: Интерпертируемые методы машинного обучения.

Цель проекта: Интерпретируемость методов машинного обучения требуется как при анализе данных для постановки тех или иных гипотез по исследуемому процессу, так и непосредственно при работе методов машинного обучения для обоснования тех или иных решения на основании методов машинного обучения, что особенно актуально в таких чувствительных областях как медицина или банковский сектор.

Таким образом, целью проекта является разработка новых интерпретируемых методов машинного обучения, в том числе методов интерпретации готовых моделей, для получения новых знаний о исследуемом процессе.

Задачи в рамках проекта:

Рассматриваемый проект предполагают работу по следующим направлениям:

• Разработка новых метдов интерпретации моделей машинного обучения;
• Разработка новых интепретируемых моделей;
• Применение существуещих и или новых моделей на разных данных.

В частности, к задачам, решаемым постдоком, относятся некоторые из следующего открытого списка задач:

• Разработка методов класса Subgroup Discovery (один из возможных подоходов к построению интерпретируемых моделей), в т.ч. повышение вычислительной эффективности, разработки новых метрик качества под разные задачи машинного обучения;
• Применение методов класса Subgroup Discovery для анализа ошибок моделей машинного обучения;
• Применение методов класса Subgroup discovery для представления моделей машинного обучения как композицию условных распределений;
• Замена некоторых этапов стандартных методов интерпретации моделей машинного обучения, например, подход LIME, на методы SD;
• Применение и оценка эффективности различных методов интерпретации моделей ML на реальных данных, в том числе на данных А/Б тестов (случайных слепых экспериментов, маркетинговых экспериментов и прочее).

Что мы ждем от успешных кандидатов на данную должность:

• Ученая степень (Ученая степень кандидата наук, успешная защита кандидатской диссертации, степень PhD).

Что мы предлагаем:

• Сложные и интересные задачи;
• Работа и возможность роста в мотивированной профессиональной команде, нацеленной на результат;
• Работа в историческом центре Перми;
• Наличие оборудованного рабочего места в университете;
• Доступ к информационным ресурсам, базам данных и электронным подпискам НИУ ВШЭ;
• Участие в научных и образовательных мероприятиях и программах НИУ ВШЭ для научного продвижения и развития карьеры;
• Работа с известными специалистами в предметной области в международном и междисциплинарном исследовательском коллективе;
• Участие в программах академической мобильности и повышения квалификации НИУ ВШЭ.

☑ О компании:

Логотип (эмблема, торговая марка, бренд) компании:

Сфера деятельности компании: Образовательные учреждения; .

☑ Отклинуться сообщением, резюме, запросить телефон, отправить жалобу (претензию):