Кто желает заниматься Deep Learning
В наш замечательный отдел интеллектуальной обработки данных исследовательского центра Самсунг требуются талантливые инженеры, которые хотели бы заниматься машинным обучением и, в частности, Deep Learning.Нас интересует несколько типов кандидатов: Эксперты в области Machine Learning и Deep Learning. Люди которые не первый год занимаются этими задачами, в совершенстве владеют pylearn2/ sk-learn/ theano/ R/ Weka/ Hive, учавствовали в Kaggle, имеют публикации в этой области. Те, кто понимают, зачем нужна кросс-валидация, что такое L1-регуляризация и к чему она ведет, зачем нужен dropout, что такое contractive autoencoder, и т.п. Таллантливые программисты, которые ничего или почти ничего не знают из п.1, но имеют большое желание научиться. При этом они превосходнов владеют C++, Python, имеют солидный опыт разработки, знают особенности разных компиляторов, хорошо владеют системами контроля версий, знают как должен быть устроен процесс разработки и документирования качественного программного продукта, возможно даже имеют хороший рейтинг на TopCoder. Кроме того у них хорошие знания в области компьютерных наук, они разбираются в сложности алгоритмов, структурах данных, паттернах решения алгоритмических задач и могут применять эти знания для реальных задач. Хорошие математики. Имеют понемногу из п. 1 и 2, тоже очень хотят заниматься машинным обучением, но главный их конек в математике. Они с легкостью читают статьи изобилующие математическими выражениями, они в совершетстве владеют методами выпуклой оптимизации, могут без подсказки расписать как вычислить Якобиан для заданной функции, чем отличается стохастический градиентный спуск от метода L-BFGS, что такое и как решаются задачи Lasso, NNMF, в совершетстве владеют numpy/scipy/Matlab, знают что такое разряженное кодирование и K-SVD. У нас сейчас невероятно интересные задачи как с научной, так и с практической точки зрения, очень хороший коллектив, ну и, конечно, условия работы.Присылайте свои резюме мне напрямую: m.sirotenko@samsung.com
