Исследователь ML / ML Researcher (вероятностное моделирование, RL) — BrainShells

BrainShells — технологическая компания, которая разрабатывает интеллектуальные системы на стыке машинного обучения, вероятностного моделирования и алгоритмов принятия решений.

О проекте:
Ищем сильного ML-исследователя для работы над системой принятия решений в стохастической многоагентной среде.
Основная задача — сделать прогнозы модели надёжнее там, где на них опираются решения, и научиться точнее измерять реальный эффект изменений при высокой дисперсии результатов.

Чем предстоит заниматься:

Оценка и принятие решений
- повышать точность оценки качества агента по шумным данным;
- применять variance reduction, control variates, importance sampling, off-policy evaluation;
- исследовать причины расхождения ожидаемого и фактического результата;
- развивать value-модели и подходы к planning under uncertainty.

Моделирование поведения
- улучшать модели поведения участников с учётом того, как их использует планировщик;
- работать с calibration и uncertainty estimation;
- моделировать скрытые состояния при неполных и смещённых наблюдениях;
- решать cold start и персонализацию при небольшом количестве истории.

Кого ищем:
Важно, чтобы вы лично разрабатывали или существенно улучшали ML/статистический метод и могли показать, как он обошёл сильный baseline.

Будет плюсом опыт в:
- Bayesian inference и latent variable models;
- off-policy evaluation / model-based RL;
- opponent modeling и multi-agent systems;
- sequential decision making;
- алгоритмическом трейдинге или pricing;
- distillation и оптимизации inference.

Нужен уверенный Python / PyTorch. Публикации на NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS, UAI, AAAI, IJCAI или AAMAS — плюс, но PhD не обязателен.

Условия: полностью удалённо, 40–80 часов в месяц, контракт на 3 месяца. Обучение и эксперименты проводятся на наших серверах.

Для кандидатов с сильной релевантной экспертизой готовы индивидуально обсуждать доход выше указанного диапазона.

Будем ждать Ваши отклики!