ML-исследователь / научный сотрудник — вероятностное моделирование и принятие решений

Senior/Staff ML-исследователь для сложных исследований на стыке вероятностного ML, последовательного принятия решений и моделирования поведения агентов. Удаленно, контракт от 3 месяцев, зарплата от $7000. Компания: BrainShells.

Мы ищем сильного ML-исследователя уровня Senior/Staff для сложной исследовательской задачи на стыке вероятностного ML, последовательного принятия решений и моделирования поведения агентов. Это не классическая вакансия Data Scientist с табличными данными. Нам нужен человек, который самостоятельно разрабатывал или значительно улучшал ML/математические методы, умеет работать с неопределенностью и может экспериментально доказать, почему новый подход лучше сильного бейзлайна. Задача: Существует стохастическая мультиагентная среда с частичной наблюдаемостью и десятками миллионов исторических эпизодов. Необходимо моделировать поведение участников и использовать эти прогнозы для принятия решений в условиях неопределенности и ограниченного бюджета на вычисления. Особенно интересен опыт в одной или нескольких областях: — RL / последовательное принятие решений / POMDP / модели мира; — вероятностный и байесовский ML, модели со скрытыми переменными, оценка неопределенности; — моделирование поведения / оппонентов, мультиагентные системы; — оценка вне политики (off-policy), важностная выборка, двойственно устойчивые оценки, снижение дисперсии; — Монте-Карло / марковские модели / стохастическая оптимизация; — алгоритмическая торговля / HFT / ценообразование / системы принятия решений с реальными ограничениями по задержке.

Исследователи с сильным математическим образованием, опытом собственных R&D разработок и публикациями или сильным опытом прикладных исследований. Наличие PhD будет плюсом, но не обязательным. Важнее умение анализировать проект в формате: проблема → бейзлайн → ваша идея → альтернативы → эксперимент → измеримый результат. Стек для прототипирования: Python / PyTorch.

Удаленно, контракт от 3 месяцев. Приоритет — полная занятость, но для сильного кандидата возможна частичная занятость. Предоставляются данные и вычислительная инфраструктура. Задача включает много экспериментов и высокую степень исследовательской свободы. Зарплата от $7000.