Доцент кафедры анализа данных и машинного обучения

ФГОБУ Финансовый университет при Правительстве РФ, одиниз старейших ВУЗов РФ, занимает 13 место среди лучших ВУЗов России (RAEX), входит в топ-25 Национального рейтинга университетов по версии «Интерфакс»,а также в число ведущих ВУЗов согласно мировым рейтингами рэнкингам QS, THE, IAAR, ARES. Кафедра анализа данных и машинного обучения Финуниверситета - это более 100 сотрудников, в том числе 10 докторов наук и 72 кандидата наук, которые занимаются в интересах заказчиков из финансового и реального сектора интересными проектами в области машинного обучения, обработки данных, интернета вещей и робототехники, выстраивая вокруг этих проектов образовательный процесс. На кафедре работают научные школы мирового уровня в области текстовой аналитики, компьютерного зрения, математического моделирования. В последние годы мы стали заметным игроком в области прикладных разработок, завершив ряд проектов по созданию систем искусственного интеллекта для организаций из различных секторов экономики. Среди примеров таких проектов - эмпатические чат-боты; системы автоматической торговли на финансовых рынках, система автоматического мониторинга вовлеченности студентов на основе анализа видеопотоков, системы мониторинга удовлетворенности граждан оказанием госуслуг, система сценарного моделирования промышленного производства; сельскохозяйственные роботы; ситуационные центры и др.
Обязанности:
Преподавание дисциплин: Машинное обучение; Машинное обучение в семантическом и сетевом анализе; Машинное обучение в трейдинге; Текстовая и графовая аналитика; Машинная обработка естественных языков; Программирование (Python, Java); Теория алгоритмов; Технологии обработки данных; Обработка больших данных (Hadoop, Spark); Сетевые системы и приложения (UNIX); Организация вычислительных систем; Системы управления базами данных; Базы данных; Методология поиска источников данных и подготовки данных для анализа; Проектирование систем цифровизации и управления; Основы мехатроники и робототехники; Программное обеспечение мехатронных и робототехнических систем; Разработка эффективных вычислительных алгоритмов; Низкоуровневое программирование; Обучение с подкреплением; Групповое управление промышленными роботами; Устройства контроля и диагностики роботизированных систем; Системы машинного зрения; Методы визуализации данных; Проектирование архитектуры информационных систем; Корпоративные информационные системы; Разработка корпоративных и облачных приложений; Нейронные сети; Глубокое обучение. Проведение всех видов учебной и учебно-методической работы по программам ВО. Разработка учебно-методического обеспечения реализации преподаваемых дисциплин программ ВО. Выполнение научно-исследовательской работы по профилю структурного подразделения
Требования:
Профильное базовое физико-математическое или техническое (специалитет или магистратура) образование Степень кандидата /доктора наук (физико-математических, технических, экономических). Опыт преподавания профильных дисциплин в ВУЗах от 3 лет или ученое звание доцента (старшего научного сотрудника). Специализация по одному из направлений: Python, Java, JavaScript; NoSQL; Hadoop; Компьютерное зрение; Графовая аналитика; Программная инженерия; Devops инженерия; мехатроника и робототехника; Web-программирование; Разработка информационных систем; Машинное обучение. Наличие публикаций в отечественных и зарубежных рецензируемых научных журналах и изданиях, индексируемых в SCOPUS и/или WoS;
Условия:
Дата выхода: 1 сентября 2024 года доступ к российским и международным библиотечным ресурсам, в том числе наукометрические базы; современное техническое оснащение аудиторного фонда и процесса преподавания (Moodle, Jalinga); корпоративное обучение, международные, инновационные проекты, участие в профильных конференциях; наличие исследовательских институтов и центров;