Стажёр-разработчик (Machine Learning)

З/П по результатам собеседования

Оплачиваемая стажировка

Полный день

Санкт-Петербург

IT

Нет опыта

Young&&Yandex

Машинное обучение и нейронные сети используются почти во всех ключевых продуктах Яндекса — от поиска и голосового помощника Алисы до беспилотных автомобилей. Вакансии для начинающих специалистов есть в разных командах, так что интересных задач хватит на всех. Стажёры улучшают алгоритмы машинного обучения для рекламных сервисов, обучают и внедряют классификаторы поисковых запросов, разрабатывают инструменты для обучения нейронных сетей. И это только несколько примеров.

Откликнуться

Обязанности

научиться предсказывать эмоции человека по реальному датасету фотографий;
увеличить покрытие популярных локаций для предсказания точки вызова такси;
сравнить разные функции потерь в ранжирующем алгоритме;
обучить и внедрить классификатор поисковых запросов;
искусственно восстановить данные в прошлом, чтобы наиболее точно сформировать сэмплы для обучения в будущем;
адаптировать нейросетевой шумодав под алгоритмы распознавания речи;
провести эксперименты по увеличению размеров модели за счет изменений в ее архитектуре.

Требования

знание классических алгоритмов и структур данных;
умение писать код на Python;
знание основных методов машинного обучения.

Что мы предлагаем

решение сложных задач для улучшения жизни людей;
опыт ML разработки и code review.

Условия

крутой офис в центре Москвы со всем необходимым для комфортной работы и отдыха;
оплачиваемая стажировка: 40, 30 или 20 часов в неделю;
длительность стажировки от 3 до 6 месяцев;
компенсация питания;
гибкий график: мы не контролируем, кто во сколько приходит и уходит, главное для каждого из нас — выполнять задачи;
экспертная и талантливая команда, у которой можно многому научиться;
культура открытости и взаимопомощи: у нас работают люди, - вовлеченные в процесс и небезразличные к тому, что они делают;
реальные задачи, которые мы дадим решать во время стажировки;
работа в технологической компании над полезными сервисами, которыми пользуются миллионы людей;
возможность перехода в штат по результатам стажировки.