Вакансия ID VAC_136267
Требования к кандидату
1) Навык работы с Blast, primer3; навык пользование ОС Linux, 2) владение библиотеками и синтаксисом Python, Pascal для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), 3) разведывательный анализ данных (Python), 4) создание моделей ИИ на основании алгоритмов машинного обучения (Линейная регрессия, Логистическая регрессия, Метод опорных векторов (SVM), Деревья решений, Случайный лес, Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost), Метод k-ближайших соседей (k-NN), Метод k-средних (k-Means), Иерархическая кластеризация, DBSCAN, Метод главных компонент (PCA), Наивный байесовский классификатор, Метод опорных векторов для регрессии (SVR), Линейный дискриминантный анализ (LDA)), и глубокого обучения (Полносвязные нейронные сети (FNN), Сверточные нейронные сети (CNN), Рекуррентные нейронные сети (RNN), (LSTM), Автокодировщики (Autoencoders), Трансформеры (Transformers), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ResNet (Residual Networks)) для анализа данных (генетических, изображений и др), (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV); 5) написание скриптов для выполнения статистического анализа на языке Python (SciPy, Statsmodels); 6) свободное владение английским языком; 7) количество публикаций в Scopus: не менее 11, h-индекс - не менее 6.
