Добрый день!

Группа компаний «Форексис» основанна в 2000 году группой преподавателей и выпускников МФТИ и МГУ на базе Вычислительного Центра Российской академии наук (сейчас ФИЦ "Информатика и управление" РАН). Работает на рынке систем искусственного интеллекта и машинного обучения более 20 лет. «Форексис» на основе своих проектов регулярно создаёт новые стартапы, основателями и руководителями которых становятся сотрудники компании. Является автором таких систем как «Антиплагиат», используемой для проверки всех квалификационных и выпускных работ в России, системы «САФРАН», используемой для поиска мошенников на финансовых рынках страны, системы «Гудфокаст», используемой во многих крупных организациях, в том числе иностранных, и множества других интересных проектов.

Мы ищем человека, которому будет интересно решать исследовательские задачи из различных областей, таких как Time Series Classification/Forecasting, Fraud Detection, NLP и других. Задачи всегда разные и непохожие друг на друга, так что нужно будет за короткое время глубоко погружаться в новые области и отрасли (банковская сфера, промышленность, образование и т.д.).

В связи с увеличением штата мы ищем в команду опытных Data Scientist на различные проекты:

Мониторинг финансовых рынков и финансовых потоков, выявление событий, связанных с «мошенническими» схемами / неправомерными практиками

• задачи обработки естественного языка, в частности, классификации и разметки текстов (NER, NEL, NED, NERD, …);
• задачи обнаружения «аномалий» в финансовых потоках и во временных рядах показателей рынка;
• оценивание, прогнозирование динамики связей с использованием алгоритмов на графах, генерация значимых графовых признаков;
• классификация транзакционных действий с учётом текстовой информации и данных рынка.

Анализ изображений и видео в задаче выявления дефектов деталей

• сегментация изображений в различных постановках (как по каждому пикселю, так и по BoundingBox);
• анализ и обработка сегментированного изображения;
• классификация изображений по степени дефекта (возможны различные подходы, как классические подходы с генерацией признаков из пиксельной информации, так и современные нейросетевые методы классификации)

Классификация сообщений новостного потока, связанного с фондовыми рынками и распознавание в тексте ключевой информации

• задачи обработки естественного языка, в частности, задачи классификации сообщений по типам, содержащихся в них корпоративных событий, и разметки ключевой информации в тексте (NER, NEL, NED, NERD …);
• тематическое моделирование новостного потока;
• промышленное внедрение языковых моделей;
• автоматизация адаптации модели с использованием ActiveLearning;
• мультиязыковые модели и связывание NE на различных языках.

Skills: Natural Language Processing (в частности NER, NEL, NERD), Topic Model, Time Series Classification/Forecasting and anomaly detection, Graph algorithms, Computer Vision

Пожелания к вашему опыту:

• Опыт работы: от 2-х лет- обязательно.
• Опыт решения задач из области Time Series Classification/Forecasting.
• Знание стандартных алгоритмов и структур данных поиска и хранения информации.
• Знание теории вероятностей, математической статистики и базовых методов оптимизации.
• Знание методов анализа временных рядов и опыт работы с ними.
• Опыт построения композиционных моделей машинного обучения, включающих нейросети.
• Знание Python\R и умение пользоваться пакетами с Machine Learning инструментарием.
• Опыт разработки используемого на данный момент кода в рамках решения задачи анализа данных.

Будет преимуществом:

• Образование - высшее техническое (не ниже бакалавра).
• Выпускники ведущих вузов - МФТИ, МГУ, ВШЭ и др- желательно.
• Знание иностранных языков - Английский, чтение научных статей.
• Участие в научно-исследовательских проектах будет плюсом.

Мы предлагаем:

• Оформление по ТК РФ (оплата отпуска, больничных листов и т. д.)
• Возможность прохождения проф.обучения, курсы повышения квалификации за счет компании.
• Возможность частично работать удаленно.
• График работы Full-time, гибкое начало рабочего дня.
• Офис в шаговой доступности от м. Академическая.
• Дружный коллектив, интересные задачи, возможность профессионального роста.
• В компании внедрена системы адаптации для каждого нового сотрудника, позволяющая максимально комфортно и быстро влиться в коллектив и работу.
• Уровень оплаты обсуждается индивидуально по итогам интервью.
• Перспектива роста – Руководитель отдела Data Science.