data scientist сенсорики и носимых устройств

Команда создает технологические продукты в области сенсорики, Physical AI, носимых устройств и биосенсорики.

• Создавать модели ИИ для временных рядов, мультимодального обучения, sensor fusion и переноса в новые предметные области
• Оценивать качество сырых сигналов: контакт и расположение сенсоров, шум, насыщение, дрейф, сетевые помехи, потери пакетов и временные сдвиги
• Устранять причины плохих данных вместе с аппаратной командой и формировать требования к сенсорной части
• Анализировать данные с разных видов сенсоров и их сочетаний на одних участниках и сценариях
• Измерять пользу каждого канала с учетом точности, ложных команд, задержки, калибровки и энергопотребления
• Проверять обобщение моделей между людьми, днями, надеваниями и версиями устройств, проектировать ограниченную персонализацию и оценивать ее стоимость для пользователя
• Готовить модели к работе в реальном времени: применять причинную предобработку, память, вычислительную оптимизацию и квантование
• Критически оценивать научные подходы и предложения, выбирать архитектуры и технологические решения
• Документировать данные, версии моделей и условия экспериментов, представлять выводы инженерам и владельцу продукта

• Не менее пяти лет практической работы в ML, DS или прикладных исследованиях
• Опыт самостоятельного ведения задач от гипотезы до проверенного результата
• Опыт записи и обработки реальных сигналов, разработки признаков или моделей
• Уверенное владение обработкой сигналов: дискретизацией, фильтрацией, подавлением помех, обработкой артефактов движения и контакта, синхронизацией каналов с разными частотами
• Опыт моделирования многоканальных временных рядов и потокового распознавания событий
• Умение построить и оценить базовую модель до применения сложной нейросети
• Сильные навыки Python и инструментов машинного обучения
• Умение работать с инженерами аналогового тракта, механики и встроенного программного обеспечения, переводить ошибки модели в требования к датчику, контакту, частоте и протоколу записи
• Готовность лично писать код и отвечать за результат машинного обучения, ясно объяснять ограничения, результаты и дальнейшие действия
• Будет плюсом: опыт работы с сенсорами, исполнения моделей на устройствах, переноса моделей между устройствами, сенсорами или пользователями, научные публикации или опыт работы с исследовательскими командами, навыки работы с генеративными моделями ИИ и ИИ-агентами, использование GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах

• Оклад и премии по результатам деятельности; размер компенсации не указан
• ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
• Материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
• Дисконтные программы от компаний-партнеров
• Бесплатный фитнес на территории работодателя
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких
• Профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека
• Москва, офис на Кутузовском проспекте, 32