MindSet

Стажер machine learning (нейронные сети и алгоритмы в урбанистике)

Не указана
  • Москва
  • Частичная занятость
  • Удаленная работа
  • Нет опыта
  • MS PowerPoint
  • Подготовка презентаций
  • Навыки презентации
  • Python
  • machine learning
  • Анализ данных
  • Computer Vision
  • OpenCV
  • DATA SCIENCE
  • PyTorch
  • синтетические данные
  • разметка
  • SciPy
  • Machine Learning
  • Машинное обучение
  • Scikit-learn
  • Deep Learning
  • Обработка изображений
  • visual slam
  • openstreetmap
  • Geographics
  • Градостроительная деятельность
  • Документы градостроительного зонирования
  • урбанистика
  • Нормативы градостроительного проектирования

Mindset — экспертная консалтинговая компания, специализирующаяся на научных исследованиях, аналитике данных и разработке решений в сфере технологий.

В рамках сотрудничества с консалтинговой компанией в архитектуре мы занимаемся исследованием применения искусственного интеллекта в градостроительстве, анализом данных и разработкой новых методологических подходов.

Мы ищем мотивированного стажёра-исследователя, который поможет в анализе современных методов применения искусственного интеллекта в урбанистике. Работа включает изучение научных публикаций, анализ данных, написание отчетов, разработку алгоритмов и участие в исследовательских проектах для консалтинговой компании.

Основные задачи
- Проведение исследований в области ИИ для градостроительства (моделирование городской среды, анализ данных, прогнозирование).
- Изучение научных статей, аналитических отчетов и патентов.
- Разработка исследовательских отчетов и рекомендаций.
- Взаимодействие с командой аналитиков и разработчиков.
- Подготовка презентаций по результатам исследований.

Требования
- Базовые знания машинного обучения, анализа данных, ГИС.
- Опыт работы с Python и библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
- Умение анализировать научную литературу и структурировать информацию.
- Владение английским языком на уровне чтения научных статей.
- Аналитический склад ума, инициативность и внимательность к деталям.

- Техническое образование будет преимуществом.
- Опыт участия в научных исследованиях, написание курсовых или дипломных работ по ИИ или анализу данных будет преимуществом.

Условия
- Гибкий график.
- Работа в междисциплинарной команде.
- Наставничество и возможность профессионального развития.
- Оплата по результатам собеседования.
- Возможность долгосрочного сотрудничества.

Ждём вас в команде!