Научный сотрудник в научно-учебную лабораторию методов анализа больших данных (постдок)

Срок работы: 1 год с возможностью продления на второй.

Мы, Высшая школа экономики – один из крупнейших университетов России, ведущий центр образования, научных исследований и разработок. Сегодня в Вышке учится более 47 000 студентов и аспирантов, работает более 7000 преподавателей, ученых и административных сотрудников.

В настоящее время у нас открыт конкурс Программы привлечения российских постдоков. В рамках конкурса открыта вакансия постдока (научного сотрудника) в подразделение «научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных».

Название проекта: Разработка и внедрение генеративных методов машинного обучения для анализа индустриальных данных.

Цель проекта: Генеративные методы моделирования получают всё более широкое применение в научных и индустриальных приложениях. Применение таких методов позволяет улучшить качество предсказаний, заполнить недостающие значения, а также получить дополнительную информацию о поведение системы и построить цифровой двойник для изучения откликов системы и построения оптимальной стратегии управления.

Применение генеративных моделей при этом ограничено сложностью их тренировки и учёта структурных ограничений системы, например, физических законом сохранения или скрытых симметрий описываемых данных. Учёт таких ограничений позволит использовать генеративные модели с большей эффективностью и результативностью.

В этом проекте, предлагается развитие методов обучения генеративных моделей, которые будут применяться для построения симуляции, основанной на данных, снимаемых с индустриальных и научных установок. В основе моделирования будет лежать учёт и внедрение структурных ограничений симуляции и ускорение полученных моделей.

Задачи в рамках проекта:

Задачей нового сотрудника будет являться развитие методов обучения генеративных моделей, лишенных недостатков методов предыдущего поколения для преодоления существующих трудностей и их применение в задачах экспериментальной фундаментальной науки: физики частиц, астрофизики, других направлениях. Также задачей сотрудника будет являться расширение метода для применения полученных алгоритмов в индустриальном секторе.

Что мы ждем от успешных кандидатов на данную должность:

• Ученая степень (Ученая степень кандидата наук, успешная защита кандидатской диссертации, степень PhD) в релевантных областях

• Не более 5 лет после защиты диссертации

• Участие, в качестве исполнителя, в проектах, поддержанных грантами государственных и зарубежных научных фондов, например, РНФ

• Опыт проведения семинаров и научных мероприятий (например, международные летние школы)

• Публикации по конкретной отрасли (области) наук: не менее 2 публикаций за последние 5 лет в журналах, индексируемых Scopus или Web of Science в следующих областях: анализ данных в физике, машинное или глубинное обучение, физика

Что мы предлагаем:

• Работа в историческом центре Москвы

• Наличие оборудованного рабочего места в университете

• Доступ к информационным ресурсам, базам данных и электронным подпискам НИУ ВШЭ

• Участие в научных и образовательных мероприятиях и программах НИУ ВШЭ для научного продвижения и развития карьеры

• Работа с известными специалистами в предметной области в международном и междисциплинарном исследовательском коллективе

• Участие в конференциях по тематике проекта

• Участие в программах академической мобильности и повышения квалификации НИУ ВШЭ