MindSet
Стажер data science (анализ шахматных партий)
- MS PowerPoint
- Подготовка презентаций
- Навыки презентации
- Python
- machine learning
- Анализ данных
- MATLAB
- Computer Vision
- OpenCV
- DATA SCIENCE
- PyTorch
- синтетические данные
- разметка
- SciPy
- Machine Learning
- Машинное обучение
- Scikit-learn
- Deep Learning
- Обработка изображений
- шахматы
В компанию требуется стажер по направлению машинное обучение в анализе шахматных партий, стажер будет работать над задачами прогнозирования ходов и моделирования развития игры.
Стажировка оплачивается.
В сопроводительном письме необходимо указать ваш опыт в шахматах и data science.
Также сразу предупреждаем, что понадобится решить тестовую задачу.
Обязанности:
Построение моделей прогнозирования следующего хода в шахматной партии
Написание ноутбуков и пайплайнов, исследование библиотек
Создавать пайплайны обработки данных шахматных партий
Реализация алгоритмов анализа шахматных партий
Применение классического ML к шахматным партиям
Построение моделей машинного обучения, написание скриптов на python
Подготовка презентаций
Требования:
- Умения играть в шахматы
- Знание высшей математики (линейная алгебра и геометрия, матанализ и т.д.)
- Уверенное программирование на Python и C++, наличие реализованных проектов. Linux, Docker, Git.
- Профильное техническое образование, желание развиваться в области компьютерного зрения
- Построение классических моделей
Навыки:
Python, знание основ ML
Условия:
- Удаленная работа
- Подходит в том числе для студентов старших курсов
- На стажировку осуществляется отбор (тестовое).
- Работа в команде выпускников МФТИ, ВШЭ, физмат и computer science факультетов других вузов.
Стажировка оплачивается.