Ml researcher

Задача связана с моделированием поведения участников в стохастической многоагентной среде с частичной наблюдаемостью и использованием прогнозов для принятия решений при неопределённости и ограниченном бюджете вычислений.

• Моделировать поведение участников на основе десятков миллионов исторических эпизодов
• Использовать прогнозы для принятия решений в условиях неопределённости и ограниченного бюджета вычислений
• Разрабатывать или существенно улучшать методы машинного обучения и математики
• Экспериментально доказывать преимущество нового подхода над сильным базовым решением
• Прототипировать решения на Python и Py Torch

• Сильная математическая база
• Опыт самостоятельных исследований и разработок в машинном обучении или математических методах
• Умение работать с неопределённостью
• Опыт экспериментального сравнения подходов с сильным базовым решением
• Умение подробно разбирать собственный проект: проблему, базовое решение, идею, альтернативы, эксперимент и измеримый результат
• Будет плюсом:
  PhD, публикации или сильный опыт прикладных исследований, опыт в обучении с подкреплением, вероятностном и байесовском машинном обучении, моделировании поведения, многоагентных системах, оценке вне политики, методах Монте-Карло, алгоритмической торговле, высокочастотной торговле, ценообразовании или системах принятия решений с ограничениями по задержке

• Контракт от 3 месяцев
• Предпочтительна работа на полный день; для сильного кандидата готовы обсуждать частичную занятость
• Доступны данные и вычислительная инфраструктура
• Предусмотрена значительная исследовательская свобода