Локация
Санкт-Петербург, полностью удалённо
Зарплата
от 7000 USD на руки в месяц
Компания
BrainShells разрабатывает интеллектуальные системы на стыке машинного обучения, вероятностного моделирования и алгоритмов принятия решений.
Что делать
•Разрабатывать систему принятия решений для стохастической многоагентной среды.
•Повышать точность оценки качества агентов по шумным данным и применять методы снижения дисперсии, control variates, importance sampling и off-policy evaluation.
•Исследовать расхождения между ожидаемыми и фактическими результатами, развивать value-модели и подходы к planning under uncertainty.
•Улучшать модели поведения участников с учётом их использования планировщиком.
•Разрабатывать calibration и uncertainty estimation, моделировать скрытые состояния при неполных и смещённых наблюдениях.
•Решать задачи cold start и персонализации при небольшом объёме истории.
Требования
•От 3 до 6 лет опыта.
•Практический опыт разработки или существенного улучшения ML- или статистического метода с результатом лучше сильного baseline.
•Уверенное владение Python и PyTorch.
•Знание вероятностного моделирования, reinforcement learning и методов принятия последовательных решений.
•PhD не требуется.
Хорошо, если есть
•Опыт с Bayesian inference и latent variable models.
•Опыт в off-policy evaluation, model-based RL, opponent modeling и multi-agent systems.
•Опыт в алгоритмическом трейдинге или pricing.
•Знания distillation и оптимизации inference.
•Публикации на NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS, UAI, AAAI, IJCAI или AAMAS.
Культура и преимущества
•Полностью удалённый формат работы.
•Занятость 40–80 часов в месяц.
•Проектный контракт на 3 месяца.
•Обучение и эксперименты проводятся на серверах BrainShells.
•Доход выше указанного диапазона может обсуждаться индивидуально при наличии сильной релевантной экспертизы.
