Мы крупный университет. В части анализа данных у нас ведутся научные и прикладные работы по следующим направлениям:

- Анализ образовательных данных по заказу Правительства г. Москвы.

- Применение LLM в сфере образования.

- Применение технологий компьютерного зрения для сферы образования.

- Реализуются системы поддержки принятия решений на основе данных.

Обязанности:

Развертывание и дообучение локальных LLM.
Применение алгоритмов интеллектуального анализа данных (data mining) к образовательным данным.
Применение алгоритмов машинного обучения для решения задач в области анализа образовательных данных.
Сбор данных из внутренних баз данных и работа с внешними источниками информации.
Визуализация данных.
Развертывание созданных моделей машинного обучения и вывод в продуктовый контур.
Взаимодействие с другими аналитиками данных.

Требования:

Опыт работы аналитиком данных от 1-ого года.
Высшее техническое/математическое (предпочтительны выпускники МГУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, МТУ (МИРЭА), МИФИ).

Знания и навыки:

Алгоритмы интеллектуального анализа данных и машинного обучения (регрессии, деревья решений, SVM, Random Forest, Нейронные сети и др.).
Математическая статистика.
Понимание принципов работы моделей-трансформеров.
Знание SQL и умение писать сложные SQL-запросы.
Понимание принципов и основ разработки API.
Программирование на языке Python.
Знания библиотек numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, xgboost, tensorflow, nltk/gensim и др.
Умение работать с текстовыми данными, выполнять предобработку и последующий анализ.

Квалификация:

Успешное участие в чемпионатах по машинному обучению (например, Kaggle) приветствуется.
Наличие сертификатов в области машинного обучения, науки о данных, математической статистики, программирования на Python (например, сертификаты от Coursera, edX, Udacity) приветствуется.

Желательно:

Опыт работы с Mixtral, LLaMA и др.
Опыт работы с видео (применение существующих библиотек, разработка новых алгоритмов).
Опыт работы с Docker.

Условия:

Аналитик данных