Напиши текст вакансии для должности "Data Scientist / Аналитик Data Science". Название компании: "Forecsys". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Data Mining', 'Английский язык', 'Искусственный интеллект AI', 'Machine Learning', 'Математическое моделирование', 'Математическая статистика', 'Аналитические исследования'

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 &quot;Информатика и управление&quot; 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.