О нас:
Компания zypl.ai, родившаяся в Стэнфордском университете, стремится стать первым единорогом из Центральной Азии. Наша цель - стать ведущей глобальной фабрикой ИИ, которая разрабатывает и внедряет продукты ИИ, приносящие чистую пользу людям и организациям. В настоящее время мы завершаем бридж-раунд с глобальными инвесторами из США, Канады, Сингапура, Объединенных Арабских Эмиратов и Казахстана, чтобы наполнить энергией следующую главу нашего путешествия.
За последние годы мы успешно развивались в Центральной Азии и теперь нацелены на освоение новых рынков: MENA, США и Европа. Финтех и телекоммуникации - вот некоторые из секторов, на которые мы оказываем влияние с помощью машинного обучения. Для обеспечения нашей экспансии мы ищем амбициозных профессионалов, которые станут зиплами в нашей команде - от продаж и маркетинга до машинного обучения и аналитики.
Описание:
Мы ищем мотивированного и ориентированного на детали научного сотрудника, который присоединится к нашей команде. Научный сотрудник будет отвечать за проведение исследований, анализ данных и поддержку наших исследовательских проектов. Идеальный кандидат будет обладать сильными аналитическими навыками, вниманием к деталям и способностью работать как самостоятельно, так и в команде.
Обязанности:
- Выявление новых ресурсов, которые компании могут использовать для достижения своих целей
- Участие в нескольких исследовательских проектах одновременно
- Общение со старшими научными сотрудниками для понимания бизнес-задач и потенциальных решений
- Работа с инженерами по обработке данных для создания и поддержания баз данных.
- Проведение исследований в таких областях, как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т.д.
- Сбор и анализ данных с помощью различных исследовательских методов и инструментов.
- Подготовка исследовательских отчетов, презентаций и других материалов для донесения результатов до заинтересованных сторон.
- Сотрудничать с членами команды для разработки и реализации исследовательских проектов.
- Вести точный учет исследовательской деятельности и источников данных.
- Разработка и тщательное тестирование новых алгоритмов и моделей искусственного интеллекта Анализ больших и сложных массивов данных и выявление важных закономерностей
- Автор научных публикаций и представление результатов на ведущих конференциях
- Сотрудничество с инженерами и учеными, изучающими данные, для практической реализации результатов исследований
- Поддержка процессов, связанных с защитой интеллектуальной собственности и патентованием
- Подготовка презентаций по бизнес-консультированию/исследованию рынка для партнеров и заинтересованных сторон
Требования:
- Степень бакалавра, в соответствующей области, такой как экономика, бизнес или социальные науки. Степень магистра является преимуществом
- Предыдущий опыт работы в области исследований или анализа данных
- Сильные аналитические навыки и критическое мышление
- Предпочтительны знания в области машинного обучения, обработки данных и моделирования
- Отличные навыки письменной и устной коммуникации
- Способность работать самостоятельно и справляться с несколькими задачами одновременно
- Внимание к деталям и стремление выполнять работу высокого качества
- Демонстрируемый интерес к предмету и готовность изучать новые концепции и методологии
Что мы предлагаем:
- Конкурентоспособная рыночная компенсация в соответствии с опытом работы
- Инициативы по профессиональному развитию и программы обучения
- Официальное трудоустройство в соответствии с трудовым кодексом
- Важнейшая роль в быстро развивающейся организации с динамичной командной культурой
- Динамичная, инновационная и располагающая к сотрудничеству рабочая среда
Инструкции по применению
Чтобы подать заявку, отправьте свое резюме по адресу hr@zypl.ai и в теме письма укажите должность, на которую вы претендуете.
После успешного прохождения этапа предварительного отбора (рассмотрение резюме) вы пройдете онлайн-собеседование первого тура в поведенческом формате, а в случае успеха - тест с образцами работ второго тура. Мы обещаем дать окончательный ответ каждому кандидату в течение пяти дней на каждом этапе.