
MindSet
Стажер machine learning (нейронные сети и алгоритмы в урбанистике)
- 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!